经验正交函数现已成为大气，海洋及一切地球物理科学中数据分析的有力工具。由于他在提取物理量场时空变化的信息特征方面具有及其明显的优点。EOF及其广义的统计分析技术-主成分分析(PCA)的应用不但更加普遍和多样，而且物理解释更加明朗。其明显的优点就是:1）用少量的正交函数来描述具有复杂时空分布的地球物理量场，特别有利于对场的统计预报。2）将一个复杂的包含公里学机制的系统，分解成若干个相互正交的典型模态的线性组合，特别有利于从物理意义上解释具有时间变化分量的空间分布。3）EOF比其他正交函数具有收敛快的优点。4）它对观测网点的分布格式并不加以限制，是一种有效的降维技术。 这段是研学论坛上看见了，转载一下海没有人来留言。
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对于一个样本序列 ，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数，如果 ，指示函数取值为1，否则取值为0，因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中， 时， ，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明。
EOF为End Of File的缩写，在操作系统中表示资料源无更多的资料可读取。
DO while not EOF(1)解释：判断当eof(1)的值为true时停止do循环。
使用EOF是为了避免因试图在文件结尾处进行输入而产生的错误。
直到到达文件的结尾，EOF函数都返回False。对于为访问Random或Binary而打开的文件，直到最后一次执行的Get语句无法读出完整的记录时，EOF都返回False。
扩展资料：
EOF(filenumber)：必要的filenumber参数是一个Integer，包含任何有效的文件号
EOF 指示当前记录位置位于 Recordset 对象的最后一个记录之后。
BOF 指示当前记录位置位于 Recordset 对象的第一个记录之前。
EOF一般是指结尾，比如：SQL 中指针到最后一个 Rs.EOF = True 时，eof是判断SQL取出来的记录是否到末尾了；而bof是判断是不是在记录最前面。
text="男 23岁(1993年3月) 4年工作经验 大专 未婚"
a=re.findall('工作经验 (.*?) 未婚',text,re.S)
print(a)
经验正交函数分析方法(Empirical Orthogonal Function,缩写为EOF)，也称特征向量分析(Eigenvector Analysis)，或者主成分分析(Principal Component Analysis,缩写PCA)，是一种分析矩阵数据中的结构特征，提取主要数据特征量的一种方法。Lorenz在1950年代首次将其引入气象和气候研究，现在在地学及水声学等其他学科中得到了非常广泛的应用。地学数据分析中通常特征向量对应的是空间样本，所以也称空间特征向量或者空间模态；主成分对应的是时间变化，也称时间系数。因此地学中也将EOF分析称为时空分解。
