初入資料分析跟python解方程
1.眾數(頻數)、均值、中位數
距:分成4份,反向距離的變動,排序後最大值減去最小值的四分位點
四分位數:1,1,1,1, (6,7,8,9,)(10,12,14,15,) 16,110,120,121
上四分位點 :6 下四分位點:16
距:上-下=距
方差:
1,2,3,4
先算平均數:為2.5
然後(1-2.5)2 + (2-2.5)2 + (3-2.5)2 + (4-2.5)2 = (方差)
資料分析:多分析分析,多總結
python是解釋執行語言,指令碼語言,動態型別:就是在新增變數的時候不用宣告型別
幾大基本型別:整形、字元型、布林型、浮點型
面向物件特徵:封裝、多型、繼承
#實數在計算機裡沒有對應表示,只能用浮點數無限逼近,所以在處理和0比較的時候要格外小心
#a-b < 0.1e-10 列如相減的時候當結果小於一個極小的數值就認為相等
python解方程
3x + 6y -5z = 12
x-3y+2z = -2
5x -y +4z = 10
解答:
import numpy as np
a = np.linalg.solve([[3,6,-5],[1,-3,2],[5,-1,4]],[12,-2,10])
print(a)
相關推薦
初入資料分析跟python解方程
1.眾數(頻數)、均值、中位數 距:分成4份,反向距離的變動,排序後最大值減去最小值的四分位點 四分位數:1,1,1,1, (6,7,8,9,)(10,12,14,15,) 16,110,120,121 上四分位點 :6 下四分位點:16 距:上-下=距 方差: 1,2,3,4 先算平均
初入資料分析2(《利用Python進行資料分析·第2版》筆記)
初入資料分析2 遍歷 seq=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] for a,b,c in seq: print("a==",a,"b==",b,"c==",c) a== 1 b== 2 c== 3 a== 4 b== 5 c== 6 a==
python教程6--自定義函式,資料型別轉換,解方程
本文主要講解點如下: 簡單函式 資料型別轉換 空函式 自定義絕對值函式 自定義函式 檢查引數型別 函式返回多個值 求解ax2 + bx + c = 0 的根 具體程式碼如下: '函式相關' __author__ = 'momo' impo
做資料分析,Python和R究竟哪個更強?
作者: Enoch Kan編譯: Mika本文為 CDA 資料分析師原創作品,轉載需授權 幾十年來,研究人員和開發人員一直在爭論,進行資料科學和資料分析,Python和R語言哪種才是更好的選擇。近年來,資料科學在生物技術、金融和社交媒體等多個行業迅速發展。資料科學的重要性不僅
Python資料分析 | (1)Python語法基礎
本篇部落格所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python資料分析系列筆記基於:利用Python進行資料分析(第2版) 下載密碼:pelb 目錄 Python語法基礎 1.語言的語義 2.函式和物件方法呼叫 3.變數和引數傳遞
資料分析---《Python for Data Analysis》學習筆記【01】
《Python for Data Analysis》一書由Wes Mckinney所著,中文譯名是《利用Python進行資料分析》。這裡記錄一下學習過程,其中有些方法和書中不同,是按自己比較熟悉的方式實現的。 第一個例項:1.usa.gov data from bit.ly &n
資料分析---《Python for Data Analysis》學習筆記【02】
《Python for Data Analysis》一書由Wes Mckinney所著,中文譯名是《利用Python進行資料分析》。這裡記錄一下學習過程,其中有些方法和書中不同,是按自己比較熟悉的方式實現的。 第二個例項:MovieLens 1M Data Set
資料分析之Python資料匯入
'''資料匯入''' import pandas as pda i=pda.read_csv('E:/programCode/jd.csv',encoding='gb18030') i.describe() #按照某一列進行排序 i.sort_values(by='238')#2
資料分析---《Python for Data Analysis》學習筆記【03】
《Python for Data Analysis》一書由Wes Mckinney所著,中文譯名是《利用Python進行資料分析》。這裡記錄一下學習過程,其中有些方法和書中不同,是按自己比較熟悉的方式實現的。 第三個例項:US Baby Names 1880-2010  
【 專欄 】- 資料分析(python、SQL)
資料分析(python、SQL) 隨著大資料時代的到來,各行各業有大量的資料分析需求。python是一門“新世界”的主流語言,有很強大的第三方庫(Pandas,Numpy,Matplotlib)。本欄主要基於python語言,整理
python 解方程
【怪毛匠子=整理】 SymPy 庫 安裝 sudo pip install sympy x = Symbol('x') 解方程 solve([2 * x - y - 3, 3 * x + y - 7],[x, y]) 求極限 limit(x*(sqrt(x**2 +
資料分析:Python分析學生資料
本文為優達學城資料分析入門課程的mini專案,所用資料集為優達學城某段時間內的學生資料。 資料簡介 全部資料包含三個檔案,其內容分別為: enrollments.csv: daily-engagement.csv project-submis
PyCharm設定Ipython互動環境和巨集快捷鍵進行資料分析圖文詳解
使用Python進行資料分析,大家都會多少學習一本經典教材《利用Python進行資料分析》,書中作者使用了Ipython的互動環境進行了書中所有程式碼的案例演示,而書中的Ipython互動環境用的是原生Python開發環境,在原生環境裡,由於沒有程式碼提示、自動格式等智慧輔助
利用ARIMA進行時間序列資料分析(Python)
0 導讀 閱讀本文需要有掌握基本的ARIMA知識,倘若ARIMA相關內容已經遺忘,此處提供以下博文幫你回憶一下: 本文主要分為四個部分: 用pandas處理時序資料 檢驗序資料的穩定性 處理時序資料變成穩定資料 時序資料的預測 和許多時間序列分析一樣,本文同樣使
爬蟲入坑到資料分析 ,自學Python的幾點經驗分享
很多小夥伴入坑Python都是從爬蟲開始的,在簡單瞭解 HTTP 協議、網頁基礎知識和一些爬蟲庫之後,爬取一般的靜態網站根本不在話下。 寫幾十行程式碼便能實現表情包爬取 我也是從爬蟲開始,輕鬆爬取資料讓我感到快樂,但我逐漸意識到,爬取資料僅僅只是第一步,對資料進行分析才是重點。作為一名資料分析師,我的
python資料分析系列教程——Pandas全解
起步 Pandas最初被作為金融資料分析工具而開發出來,因此 pandas 為時間序列分析提供了很好的支援。 Pandas 的名稱來自於面板資料(panel data)和python資料分析 (data analysis) 。panel data是經濟學中關於
Python解微分方程
ini diff als lns sympy dso mbo color symbol 1.求解常微分方程的步驟: from sympy import * init_printing() #定義符號常量x 與 f(x) g(x)。這裏的f g還可以用其他字母替換,用於表示
初入 python
ren better eight lan aid one href spec oss python之道 優雅 明確 簡單 英國發音:/?pa?θ?n/ 美國發音:/?pa?θɑ?n/), 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計
初入python,與同學者的第一次見面(小激動)
別人 實力 思維 第一次 pytho 找對象 對象 人的 同學 自2017來,接觸python其實已經算是蠻久了,最苦的時光還是剛開始的時候,真的,我感覺編程就是一種感覺,有的時候就像找對象一樣,感覺對了,怎麽學都是帶勁哈哈哈。在這個周圍都在學習PHP的環境下,我毅然決然地
「機器學習」Python資料分析之Numpy進階
請點選此處輸入圖片描述 進階 廣播法則(rule) 廣播法則能使通用函式有意義地處理不具有相同形狀的輸入。 廣播第一法則是,如果所有的輸入陣列維度不都相同,一個“1”將被重複地新增在維度較小的陣列上直至所有的陣列擁有一樣的維度。 廣播第二法則確定長度為1的陣列沿著特