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Perl科学计算(1.1)
目前最流行的做机器学习的语言当属python了,两大库numpy和scipy十分强大。但本人学习perl的初衷是做爬虫,但做数据挖掘又不得不碰到科学计算,而perl中没有一个像numpy和scipy这么强大的module,更多的是零散的分布在许多module中,所以只能自己写点函数,以备自用。学习perl大约5个月的时间,所以以下代码存在许多不足之处,请大家多多见谅,能提意见更佳。
本节主要介绍以下几个功能:
1 #ex1:向量求和函数 2 my @ex1=1..5; 3 print &sum(\@ex1),"\n"; 4 5 sub sum{ 6 my($vec)=@_; 7 my $result=0; 8 foreach(@$vec){ 9 $result+=$_;10 }11 return $result;12 }13 14 #ex2:向量均值函数15 my @ex2=1..5;16 print &mean(\@ex2),"\n";17 18 sub mean{19 my($vec)=@_;20 my $sum=0;21 foreach(@$vec){22 $sum+=$_;23 }24 my $result=$sum/(scalar @$vec);25 return $result;26 }27 28 29 #ex3:向量样本方差函数30 my @ex3=1..5;31 print &var(\@ex3),"\n";32 33 sub var{34 my($vec)=@_;35 my $m=&mean($vec);36 my $length=scalar @$vec;37 my @squre=map(($_-$m)*($_-$m),@$vec);38 my $result=1/($length-1)*&sum(\@squre);39 return $result;40 }41 42 #ex4:向量样本标准差函数43 my @ex4=1..5;44 print &sd(\@ex4),"\n";45 46 sub sd{47 my($vec)=@_;48 my $result=sqrt(&var($vec));49 return $result;50 }51 52 #ex5:求相关系数53 my @ex51=(2,3,4,9,10);54 my @ex52=1..5;55 print &corr(\@ex51,\@ex52),"\n";56 57 sub corr{58 my($v1,$v2)=@_;59 my $s=0;60 my $length=scalar @$v1;61 my $m1=&mean($v1);62 my $m2=&mean($v2);63 for(my $i=0;$i<$length;$i++){64 $s+=($v1->[$i]-&mean($v1))*($v2->[$i]-&mean($v2));65 }66 my $result=$s/(&sd($v1)*&sd($v2)*($length-1));67 return $result;68 }69 70 71 #求偏度系数 72 my @ex6=(2,3,4,9,10,12);73 print &skew(\@ex6),"\n";74 75 sub skew{76 my($vec)=@_;77 if(scalar @$vec<3){78 die "vector length must be larger than 3!";79 }else{80 my $m=&mean($vec);81 my $n=scalar @$vec;82 my @power=map(($_-$m)*($_-$m)*($_-$m),@$vec);83 my $result=($n*&sum(\@power))/(($n-1)*($n-2)*&sd($vec)*&sd($vec)*&sd($vec));84 return $result;85 }86 }87 88 #求峰度系数89 my @ex7=(1,9,4,9,10,12);90 print &kurt(\@ex7),"\n";91 sub kurt{92 my($vec)=@_;93 my $m=&mean($vec);94 my $n=scalar @$vec;95 my @power=map(($_-$m)*($_-$m)*($_-$m)*($_-$m),@$vec);96 my $result=&sum(\@power)/(($n-1)*&sd($vec)*&sd($vec)*&sd($vec)*&sd($vec));97 return $result;98 }
Perl科学计算(1.1)
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