随笔分类 - 数据分析
摘要：一、数组和数的计算 数组和数计算，数组中的每个元素和数进行计算 1、加 import numpy as np arr1 = np.arange(12).reshape(3, 4) print(arr1) # 数组的每个元素和数进行加法运算 arr2 = arr1 + 2 print(arr2) 2、
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摘要：一、基础知识 1、安装 conda install numpy 2、什么是numpy?Python中做科学计算的基础库，重在数值计算 二、创建数组 import numpy as np # 方式一 np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 方式二 np.array(range(5))
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摘要：一、特点 数据必须是原始数据不能经过处理，数据连续型，显示一组或多组分布数据 histogram 直方图 normed 定额 二、核心 hist（x, bins=None, normed=None） # x是需要统计的数据，类型：数组 # bins是组数, 组数 = (max(数组)- min(数组
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摘要：一、特点 离散数据，数据之间没有直接的关系 二、分类 1、垂直条形图 bar(x, height, width=0.8) # x 为x轴 # height 为y轴 # width 为 条形图的宽度 例子 from matplotlib import pyplot as plt from matplo
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摘要：一、特点 离散的数据，查看分布规律，走向趋势 二、使用 1、核心 plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据，可迭代对象，必须是数字 # y为y轴的数据，可迭代对象，必须是数字 # x和y必须一一对应 2、例子 注意：在设置x轴或y轴刻度时，ticks和labes的值要一一对应 from
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摘要：注意：绘图和设置x轴的刻度是相互独立的不相关的 官网：https://matplotlib.org/ 案例：https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/index.html 一、安装 conda install matplotlib 二、作用 1.将数据可疏忽，更直观的
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摘要：1、基本要点 # 导入模块 from matplotlib import pyplot as plt # x轴数据 x = range(2, 26, 2) # y轴数据 y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15] # 绘图 plt.p
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摘要：一、创建ndarrary 1、使用np.arrary()创建 1)、一维数组 import numpy as np np.array([1, 2, 3, 4]) 2)、二维数组 np.array([[1, 2, 3], [3, 8,0], [3, 2, 5]]) 注意： a、创建数组的时候，数据类型
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摘要：向下添加cell b 进入编辑模式 Enter 结束编辑模式 ESC 运行 Ctrl + Enter 查看用法 shit + tab tab两次用法详解 提示 tab 待序
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摘要：一、安装numpy 1、下载 https://pypi.org/project/numpy/#files 2、安装 3、校验 二、安装matplotlib
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摘要：1、安装Ipython 2、安装jupyter 3、运行jupyter
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