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数据分析得含义与目标 1.统计分析方法 2.提取有用信息 3.研究概括总结查看全部
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环境搭建查看全部
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python 数据分析 所需框架 numpy 数据结构基础查看全部
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#numpy的其他操作 print("FFT:") print (np.fft.fft(np.array([1,1,1,1,1,1,1,]))) print (np.corrcoef([1, 0, 1],[0, 2, 1])) # 皮尔逊相关系数计算 print (np.poly1d([3,1,3])) # 生成一元多次函数查看全部
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#矩阵操作与线性方程组 from numpy.linalg import * print (np.eye(3)) list = np.array(([1, 2], [3, 4])) print (inv(list)) #逆矩阵 print (list.transpose()) # 转置矩阵 print (det(list)) #求行列式 print (eig(list)) #特征值和特征向量 y = np.array(([5.], [7.])) print (solve(list, y)) #求list与y组成的二元一次方程组的解查看全部
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print (np.vstack((list1,list2))) #将两个数组分成两行组成一个数组 print (np.hstack((list1,list2))) #将两个数组相连 print (np.split(list1,2)) #将数组切分成几个子数组 print (np.copy(list1)) #对数组进行拷贝查看全部
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list = np.array([[[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7, ]], [[7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14]], [[15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22]] ]) print (list.sum(axis=0))# axis表示维度，sxis=0,表示最外层的元素相加 print (list.sum(axis=1))# 表示最外层减一层的元素相加 print (list.max(axis=0)) # 最外层元素中的最大元素值 print (list.min(axis=0)) # 最外层元素中的最小元素值 list1 = np.array([10, 20, 30, 40]) list2 = np.array(([4, 3, 2, 1])) print(list1 + list2) # 对两个list中的元素相加，ps:不是将一个数组中的元素放在另一个后面 print (list1-list2) # 对两个list中的元素相 print (list1**2) # 对两个list中的元素平方 print (list1/list2)# 对两个list中的元素相除 print (list1.reshape([2, 2])) print (list2.reshape([2, 2])) print (np.dot(list1.reshape([2, 2]), list2.reshape([2, 2]))) # 数组点乘 print(np.concatenate((list1,list2),axis = 0)) #将两个数组相连查看全部
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#常用array操作 list = (np.arange(1, 11)).reshape([2, 5]) #1 输出1-10两行五列数组 print (np.exp(list)) # list 的自然指数 print (np.exp2(list)) # list自然指数的平方 print (np.sqrt(list)) # list的开方 print (np.sin(list)) # 正玄值 print (np.log(list)) # 对数值查看全部
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#常用array print (np.zeros([2, 4]))#输出元素都为0的2行4列数组 print (np.ones([3, 5]))#输出元素都为1 的2行4列数组 print ("Rand:") print (np.random.rand(2, 4))#输出2行4列的随机数组 print (np.random.rand())#生成一个随机数 print (np.random.randint(1, 14, 5))#在1到14之间生成5个随机数 print (np.random.randn(2, 4))#输出正态分布随机数 print np.random.choice([10.20, 41])#在所给的数中随机选取一个数 print (np.random.beta(1,10, 100))#生成一个beta数组查看全部
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Python数据分析大家族查看全部
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python数据分析概述查看全部
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x=np.array(lst,dtype=np.float) 数据类型：bool,int/8/16/32/64/128,uint8/16/32/64/128,float/16/32/64,complex64/128,string查看全部
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两个人工神经网络著名的框架 1.Theano 2.Tensorflow查看全部
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