2.Category of labeled data
binopt的Python项目详细描述
=========
双点
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图像：：https://img.shields.io/pypi/v/binopt.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/binopt
图片：：https://img.shields.io/travis/yhaddad/binopt.svg
：目标：https://travis ci.org/yhaddad/binopt
图片：：https://readthedocs.org/projects/binopt/badge/？version=latest
：目标：https://binopt.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：文档状态
…图像：：https://pyup.io/repos/github/yhaddad/binopt/shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/yhaddad/binopt/
：alt:updates
图片：：https://zenodo.org/badge/86721620.svg
：目标：https://zenodo.org/badge/latestdoi/86721620
在高能物理中，碰撞数据的分类是通过最大化发现意义来完成的。该软件包运行在未绑定的二进制数据集上。
安装
**************************
安装类似于任何其他python软件包：：
pip install binopt--user
或：：
入门入门
*******************************************************************************************************
…代码块：：python
sevent=1000
bevent=10000
x=np.连接（（
expit（np.random.normal（+2.0，2.0，sevent）），
expit（np.random.normal（-0.5，2.0，bevent））
y=np.连接（
np
np.zeros（bevent）
）w=np.concatenate（（np.one（sevent），np.one（bevent））
drop戋last戋bin=true，
fix戋upper=true，
fix戋lower=false，
使用kde_density=true
）
opt=binner.fit（
x，y，sample_weights=w，
method=“nelder mead”，
breg=none，fom=“ams2”
）
打印“界限：”，opt.x
打印“signif:”，binner.binned_score（opt.x）
打印“nsig:”，binner.binned_stats（opt.x）[0]
打印“nbkg:”，binner.binned_stats（opt.x）[1]
*免费软件：GNU通用公共许可v3
*文档：https://binopt.readthedocs.io.
-
-
credits
-
这个包是由Cookiecutter和“Audreyr/Cookiecutter PyPackage”项目创建的。模板。
…_ Cookiecutter:https://github.com/audreyr/Cookiecutter
。_` audreyr/cookiecutter pypackage`:https://github.com/audreyr/cookiecutter pypackage
=
=
history
=
<0.1.0（2017-04-06）
----
*pypi上的第一个版本。
双点
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图像：：https://img.shields.io/pypi/v/binopt.svg
：目标：https://pypi.python.org/pypi/binopt
图片：：https://img.shields.io/travis/yhaddad/binopt.svg
：目标：https://travis ci.org/yhaddad/binopt
图片：：https://readthedocs.org/projects/binopt/badge/？version=latest
：目标：https://binopt.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新
：alt：文档状态
…图像：：https://pyup.io/repos/github/yhaddad/binopt/shield.svg
：目标：https://pyup.io/repos/github/yhaddad/binopt/
：alt:updates
图片：：https://zenodo.org/badge/86721620.svg
：目标：https://zenodo.org/badge/latestdoi/86721620
在高能物理中，碰撞数据的分类是通过最大化发现意义来完成的。该软件包运行在未绑定的二进制数据集上。
安装
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安装类似于任何其他python软件包：：
pip install binopt--user
或：：
入门入门
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…代码块：：python
sevent=1000
bevent=10000
x=np.连接（（
expit（np.random.normal（+2.0，2.0，sevent）），
expit（np.random.normal（-0.5，2.0，bevent））
y=np.连接（
np
np.zeros（bevent）
）w=np.concatenate（（np.one（sevent），np.one（bevent））
drop戋last戋bin=true，
fix戋upper=true，
fix戋lower=false，
使用kde_density=true
）
opt=binner.fit（
x，y，sample_weights=w，
method=“nelder mead”，
breg=none，fom=“ams2”
）
打印“界限：”，opt.x
打印“signif:”，binner.binned_score（opt.x）
打印“nsig:”，binner.binned_stats（opt.x）[0]
打印“nbkg:”，binner.binned_stats（opt.x）[1]
*免费软件：GNU通用公共许可v3
*文档：https://binopt.readthedocs.io.
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credits
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这个包是由Cookiecutter和“Audreyr/Cookiecutter PyPackage”项目创建的。模板。
…_ Cookiecutter:https://github.com/audreyr/Cookiecutter
。_` audreyr/cookiecutter pypackage`:https://github.com/audreyr/cookiecutter pypackage
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history
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<0.1.0（2017-04-06）
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*pypi上的第一个版本。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
