1.读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据. 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 . 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig") # e…

1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 插值.拟合.回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈. 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点. 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值. 拟合,是用一个连续函数(曲线)靠近给定的离散数据,使其与给定的数据相吻合. 因此,插值和拟合都是根据已知数据点求变化规律和特征相似的近似曲线的过程,但是插值要求近似曲线完全经过给定的数据点,…

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现…

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N…

10-1 Python 学习笔记:在文本编辑器中新建一个文件,写几句话来总结一下你至此学到的Python 知识,其中每一行都以“In Python you can”打头.将这个文件命名为learning_python.txt,并将其存储到为完成本章练习而编写的程序所在的目录中.编写一个程序,它读取这个文件,并将你所写的内容打印三次:第一次打印时读取整个文件:第二次打印时遍历文件对象:第三次打印时将各行存储在一个列表中,再在with 代码块外打印它们. 新建文件learning_python.tx…

案例一:在某随机序例中,找到出现频度最高的3个元素,它们出现的次数是多少? from random import randint # 利用列表解析器生成随机序列,包含有30个元素 data = [randint(0, 20) for _ in range(30)] # 以data中的元素作为字典的键,以0作为值创建一个字典 my_dict = dict.fromkeys(data,0) # 对序列data进行迭代循环 for x in data: my_dict[x] += 1 # 对迭代的每个…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 22 17:39:19 2015 @author: 90Zeng """ import numpy import theano import theano.tensor as T import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random N = 400 # 400个样本 feats = 784 # 每个样本的维…

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组…

文件的概念: 文件是数据的抽象和集合,是存储在辅助存储器上的数据序列,文件是数据存储的一种形式,文件的展现形态,文本文件和二进制文件. 文本文件输出: f.txt文件保存:“我是中国人” >>> tf=open("d:/python_test/f.txt", "rt") >>> tf <_io.TextIOWrapper name='d:/python_test/f.txt' mode='rt' encoding='cp93…

目录 1. id 和 == 2. 小数据池 3. 编码和解码 1. id 和 == id:id是一个内置的函数,可以查看变量存放的内存地址(实际上不是真正的物理地址,这里暂时这样理解),用于判断是变量否属指向了同一块内存地址 ==:== 可以用于判断两个变量的值是否相等,这个在之前的例子中也有用过 下面来看几个例子,以及具体的使用方法: In [1]: a = 'abc' In [2]: b = 'abc' In [3]: a == b Out[3]: True In [4]: a is b O…