benfordslaw将测试经验（观察）分布是否与理论（预期，Benfords）分布有显著差异。
benfordslaw的Python项目详细描述
本福德斯劳
- 在
在benfordslaw是Python包，用于测试经验（观察到的）分布是否与理论（预期的，Benfords）分布有显著差异。该定律指出，在许多自然出现的数字集合中，前导有效数字可能很小。如果你想测试你的一组数字是否是人工的（或人工制造的），可以使用这个方法。如果某一组值遵循Benford定律，那么相应预测值的模型也应该遵循Benford定律。正常数据（未经处理）符合本福德定律，而被操纵或欺诈数据则不符合。在 - 在
数据假设：
- 这些数字必须是随机的，不分配，没有强制的最小值或最大值。在
- 这些数字应该包括几个数量级
- 数据集最好包含至少1000个样本。尽管Benford定律已经被证明适用于只有50个数字的数据集。在
安装
- 从PyPI安装
benfordslaw（推荐）。benfordslaw与python3.6+兼容，可以在Linux、macosx和Windows上运行。在 - 它是根据麻省理工学院的许可证发行的。在
安装
pip install benfordslaw
- 或者，从GitHub源安装benfordslaw：
^{pr2}$
导入benfordslaw包
frombenfordslawimportbenfordslaw# Initializebl=benfordslaw()# Load elections exampledf=bl.import_example(data='USA')# Extract election information.X=df['votes'].loc[df['candidate']=='Donald Trump'].values# Printprint(X)# array([ 5387, 23618, 1710, ..., 16, 21, 0], dtype=int64)# Make fitresults=bl.fit(X)# Plotbl.plot(title='Donald Trump')
pip install benfordslaw
在
引文
如果这对你的研究有用，请在你的出版物中引用本福德斯劳。以下是BibTeX条目示例：
@misc{erdogant2020benfordslaw,title={benfordslaw},author={Erdogan Taskesen},year={2019},howpublished={\url{https://github.com/erdogant/benfordslaw}},}
参考文献
- https://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law
- https://towardsdatascience.com/frawd-detection-using-benfords-law-python-code-9db8db474cf8
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