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Python數(shù)據(jù)分析-基礎(chǔ)技術(shù)篇

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)42分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分8.40
77人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.0 內(nèi)容實(shí)用
8.1 簡(jiǎn)潔易懂
8.1 邏輯清晰
非常的好,感謝老師
前面說(shuō)的不太準(zhǔn)確
應(yīng)該是對(duì)于二維矩陣而言, sum函數(shù)里面的axis是指定行或者列.
axis=0的話是按列求和, axis=1是按行求和
如果沒(méi)有axis參數(shù)的話就是全部元素求和

更高維度的矩陣的話axis可以看成指定的是維度
sum函數(shù)里面的axis是指定行或者列.
axis=0的話是按列求和, axis=1是按行求和
如果沒(méi)有axis參數(shù)的話就是全部元素求和
別的我就不說(shuō)了,那個(gè)包是 interp1d 而不是 interpld 不知道有幾個(gè)人看出來(lái)了,這個(gè)也不說(shuō)一下
很棒,要是源碼可以直接給會(huì)更好,跟著敲好慢
三次樣條插值(Cubic Spline Interpolation)簡(jiǎn)稱Spline插值,是通過(guò)一系列形值點(diǎn)的一條光滑曲線,數(shù)學(xué)上通過(guò)求解三彎矩方程組得出曲線函數(shù)組的過(guò)程。
現(xiàn)在知道高數(shù)的重要性了……
用的是文檔的例子
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html
矩陣做 * 操作是指各個(gè)元素之間相乘,而真正的矩陣乘法是指點(diǎn)乘操作,只有 m行*n列 的A矩陣與 n行*s列的B矩陣才能相乘,得到m行s列的矩陣,時(shí)間復(fù)雜度為O(n^3),不明白的可以去看下線性代數(shù)基礎(chǔ)。
前面說(shuō)錯(cuò)了。。初學(xué)者(4個(gè)空格為語(yǔ)句塊縮進(jìn))經(jīng)常犯的錯(cuò)誤是tab鍵和空間鍵混用,造成的縮進(jìn)不一致。
凡是報(bào)錯(cuò)信息看到:IndentationError: unexpected indent ,就是表示縮進(jìn)不一致。
在subline下運(yùn)行np_lst=np.array(lst)和下面的print之前要縮進(jìn)4個(gè)空格
講得不錯(cuò)!
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棒棒棒~(yú)~
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課程須知
需要對(duì)python語(yǔ)法和基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有所了解,對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣!
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、數(shù)據(jù)分析的一般步驟 2、numpy簡(jiǎn)介與基本使用 3、matplotlib簡(jiǎn)介與基本使用 4、scipy簡(jiǎn)介與基本使用 5、pandas簡(jiǎn)介與基本使用 6、機(jī)器學(xué)習(xí)的一般概念 7、scikit-learn的簡(jiǎn)介、使用示例與學(xué)習(xí)方法 8、keras的簡(jiǎn)介與一般用法

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