7、数据科学中的基础数学知识

数据科学中的基础数学知识

在数据科学领域，我们常常会遇到一些复杂的问题，例如，男性和女性的平均年龄分别是多少？对于这样的问题，我们可以使用 Python 中的 pandas 库来解决。以下是一个示例代码：

titanic.groupby('Sex')['Age'].mean()

这段代码的含义是，按照 Sex 列对数据进行分组，然后计算每个组的平均年龄。运行这段代码后，我们可能会得到类似如下的输出：

Sex
0    30.505824
1    28.216730

在数据科学的过程中，探索数据只是其中一个重要步骤。通过数据探索，我们可以对数据进行转换、分解和标准化，为后续的建模和分析做好准备。

基础数学知识的重要性

随着我们在数据科学领域的深入探索，理解基础数学原理和概念变得至关重要。这些基础数学知识包括基本符号和术语、对数和指数、集合论、微积分以及矩阵（线性）代数等。这些概念不仅在后续的学习中会用到，对于理解概率和统计模型也非常关键。

基本符号和术语

向量和矩阵

• 向量 ：在数学中，向量通常被定义为具有大小和方向的对象。但在数据科学中，我们可以简单地将向量看作是一维数组，也就是一组数字的列表。在 Python 中，我们可以使用列表或 numpy 数组来表示向量。例如