数据分析 第7页

2021-06-14阅读(722)

#1.numpy中的数组 myda=np.array([[1,2,3,4], [34,35,28,90]]) #1.1默认按行提取元素： print("数组myda的第一行数据：",myda[0]) print("-------------...

2021-06-14阅读(770)

numpy本地保存和读取数据可以使用.save()和.load()方法 import numpy as np # 生成数据 a = np.random.standard_normal((200,540)) # 保存数据 # 注意不要添加后缀...

2021-06-03阅读(1020)

线性模式不是特指某一模型，而是一类模型。在机器学习领域，常用的线性模型包括线性回归、岭回归、套索回归、逻辑回归和线性SVC等。 线性模型的一般公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as...

2021-06-03阅读(681)

import numpy as np A = np.arange(3,15).reshape(3,4) print(A) print(A[2]) print(A[2,:]) print(A[:,1]) print(A[2,1]) print...

2021-06-01阅读(779)

生成表格 data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df = pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c']) df 方法一 {each:list(df[each]) for each...

2021-06-01阅读(789)

矩阵的加，减，平方，三角函数 import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) b=np.arange(4)#0,1,2,3 c=b**2 d=np.sin(a) e=np.cos(a) f=np.t...

2021-05-31阅读(872)

主要用到两种方法 plt.annotate() plt.text() 直接上代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #坐标轴中绘制一条直线 x = np.linspace...

2021-05-31阅读(986)

Scikit速查表 scikit-learn提供了一张非常深入、清晰易懂的流程图，帮助你选择适当的算法，用起来非常方便。