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机器学习-数据科学库(HM)
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hist 直方图

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

a=[zifuchuan]

plot.hist(a.fenzushu)

细节

计算组数=num_bin= (max(a)-nim(b)//d)

d=5

组数= 极差/组距

x轴的刻度设置

plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.show()

图形大小:plt.figure(figsze=(20,8),dpi=80)

{数据}

 

 

 

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numpy的索引和切片

索引从0开始

2:取得连续多行,[[2,5,6]]多一个[]取得不连续的行

:,1取得单列

:,1:取得连续列

:,[]取得不连续列

取得行列交叉的内容

取得不相邻的点

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一维数组只有0轴,二维有0、1轴,三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2),shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

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数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度(输出按三维二维依次降低,块、行、个)

reshape方法可以重新设置行列,是有返回值的,而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

 

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算,是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算:

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行(不同维度的计算本质上是广播)

广播原则:如果两个数组的后缘维度,即从末尾开始算起的维度轴长相符,或者某一方的长度为1,即广播jian'r

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这个老师的逻辑能力和语言组织能力真的是匮乏 前言不搭后语 自己把自己绕进去了

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数据分析的流程:

  1. 提出问题
  2. 准备数据
  3. 分析数据
  4. 获得结论
  5. 成果可视化
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