数据分析学习资料
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 54
本单元会从数据分析的角度，以及Python数据分析使用到的关联类库来做一些说明。利用代码和示例更清楚的展示数据分析分魅力，可以让初学者快速入门。
等待的树
Python，golang,数据分析，区块链，数据挖掘,网络爬虫，自动化测试
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
Numpy的基础用法（二）
上一篇文章简单讲述了Numpy的特点和数据构造方面的优势，本文将介绍一些Numpy的基础方法。1、创建基于列表或者元组的数组# 基于嵌套列表创建二维数组arr1 = np.array([[1,3,5,7], [2,4,6,8], [11,13,15,17], [12,14,16,18], [100,101,102,103]])# 基于嵌套元组创建二维数组arr..原创 2022-05-12 19:05:21 · 305 阅读 · 0 评论 -
Numpy的基础用法（一）
本章主要说明2个方面的问题：1. 数组的构造及其优势； 2. 常用的数学函数与统计函数；1、我们为什么要使用Numpy，Numpy具备哪些优势。我们举例说明：我们以人类体重BIM的计算公式为例：BIM指数=体重（kg）/ 身高（m）的平方height = [170, 175, 174, 180, 195]weight = [65, 75, 90, 110, 98]BIM = weight/ (height / 100) ** 2用上述方法，我们会发现，代码会报错。--------..原创 2022-05-11 13:57:31 · 259 阅读 · 0 评论