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pandas读取任意列的四种方法（纯干货）

A、B均为二维向量，则A点乘B，即A与B的内积为：几何理解：A与B的内积值 = A向B所在直线投影的模 × B的模向量（3，2）包含的定义：以 x 轴和 y 轴上正方向长度为 1 的向量为标准。向量 (3,2) 实际的意思是：这个向量在x轴投影为3，y轴的投影为2即默认此向量在（1，0）与（0，1）这组基下进行投影，因为任意向量与这组基分别求内积得到结果的数值还是自身，所以直接就可以用x、y轴坐标进行表示。由此可以得出结论：准确描述向量要满足两个要点：（1）确定一组基（2）通过分别做内积求出向

例如考察两个球队在历年联赛中的战绩之间的关系，得到的数据可能是这样的：A队在2010~2020年间的联赛排名为{1,2,4,5,…有序尺度（Ordinal scales）的数据通常用于以数值的方式来衡量非数值的概念，例如满意度，幸福度等等，还有像成绩排名啊、比赛名次啊之类的。这个单调关系是一个统计意义上的，或者说一种趋势上的，而非严格的单调。由于在皮尔逊相关计算（不管是总体的、还是样本的）中，分子（两者的协方差）和分母（各自的方差）都通过减去均值(中心化，或者均值归一化)将均值的影响消除掉了，因此。