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# 统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Data Structures

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## 统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Lists

A list is a mutable and ordered collection of elements. Lists are specified using square brackets in Python. For instance, to create a list named item_list, type the following code:

1. item_list $=[$ “backpack”, “laptop”, “ballpoint”,
“sunglasses”]
2. print(item_list)

Output:
[‘backpack’, ‘laptop’, ‘ballpoint’, ‘sunglasses’]
To access any particular element/item of a list, we refer its index number. For instance, to print the third item of the list, we type the following code:

1. print(item_list[2])

Output:
\begin{tabular}{|l|}
\hline 1. print(item_list[2]) Output: ballpoint \
\hline
\end{tabular}
ballpoint

Since Python permits negative indexing, we can use them to access elements of a list. As an example, the following piece of code prints the third last item of the list.

## 统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Tuples

A tuple is immutable and ordered collection of items. In Python, tuples are specified using round brackets (). The following code creates a tuple:

1. py_stat = (“Python”, “for”, “statistics”)
2. print(py_stat)
Output:
(‘Python’, ‘for’, ‘statistics’)
Elements of a tuple can be accessed using [ ]. For instance:
3. print(py_stat[2])
Output:
statistics
Similar to lists, we can use negative indexing and a range of indexing. Since tuples are immutable, the values present in a tuple are not changed once it is created. However, we can use loops to go through the elements of a tuple. The keyword in can be used to determine if a specified element is present in a tuple. The methodlen() finds out the number of items present in a tuple. The + operator can be employed to join two or more tuples together. Finally, to delete a tuple, use the statement delpy_stat.

## 统计代写|贝叶斯统计代写beyesian statistics代考|Sets

A set is an unindexed and unordered collection of items. Python specifies sets using curly brackets {} . For example, type the following code.

1. my_animals $={$ “cat”, “dog”, “tiger”, “fox” $}$
2. print(my_animals)
Output:
${$ ‘dog’, ‘tiger’, ‘cat’, ‘fox’ $}$
No index is linked to set items because sets are unordered. Nevertheless, a loop can be used to go through the set elements.
3. my_animals $={$ “cat”, “dog”, “tiger”, “fox” $}$
4. for $x$ in my_animals:
5. print(x)
\begin{tabular}{l}
6. my_animals $={$ “cat”, “cdog”, “‘tiger”, “fox” $}$ \
7. for $x$ in my_animals: \
8. print $(x)$ \
Output: \
dog \
cat \
tiger \
fox \
\hline
\end{tabular}
Output:
dog
cat
tiger
fox

## 统计代写|贝叶斯统计代写BEYESIAN STATISTICS代考|LISTS

1. item_list=[“背包”、“笔记本电脑”、“圆珠笔”、
“太阳镜”]
2. 打印一世吨和米l一世s吨

‘b一种Cķp一种Cķ′,‘l一种p吨这p′,‘b一种llp这一世n吨′,‘s在nGl一种ss和s′

1. 打印一世吨和米l一世s吨[2]

\begin{tabular}{|l|} \hline 1. print(item_list[2]) 输出：圆珠笔 \ \hline \end{tabular}\begin{tabular}{|l|} \hline 1. print(item_list[2]) 输出：圆珠笔 \ \hline \end{tabular}

## 统计代写|贝叶斯统计代写BEYESIAN STATISTICS代考|TUPLES

1. py_stat =“磷是吨H这n”,“F这r”,“s吨一种吨一世s吨一世Cs”
2. 打印p是s吨一种吨
输出：
‘磷是吨H这n′,‘F这r′,‘s吨一种吨一世s吨一世Cs′
元组的元素可以使用. 例如：
3. 打印p是s吨一种吨[2]
输出：
统计
与列表类似，我们可以使用负索引和范围索引。由于元组是不可变的，因此元组中存在的值一旦创建就不会更改。但是，我们可以使用循环来遍历元组的元素。关键字 in 可用于确定元组中是否存在指定元素。方法论找出元组中存在的项目数。+ 运算符可用于将两个或多个元组连接在一起。最后，要删除元组，请使用语句 delpy_stat。

## 统计代写|贝叶斯统计代写BEYESIAN STATISTICS代考|SETS

1. 我的动物=$“C一种吨”,“d这G”,“吨一世G和r”,“F这X”$
2. 打印米是一种n一世米一种ls
输出：
$‘d这G′,‘吨一世G和r′,‘C一种吨′,‘F这X′$
没有索引链接到集合项，因为集合是无序的。不过，可以使用循环来遍历集合元素。
3. 我的动物=$“C一种吨”,“d这G”,“吨一世G和r”,“F这X”$
4. 为了X在我的动物中：
5. 打印X
\开始{表格}{l}
6. 我的动物=$“C一种吨”,“Cd这G”,“‘吨一世G和r”,“F这X”$ \
7. 为了X在我的动物：\
8. 打印(X)\
输出：\
dog \
cat \
tiger \
fox \
\hline
\end{tabular}
输出：
dog
cat
tiger
fox

## Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。