数据的归一化是将数组的数据全部映射到一个特定区间进行处理，在数据分析中，一般是将数组的全部数据映射到区间。 鸢尾属植物数据集包括了三类不同的鸢尾属植物，分别是Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica，每类收集了50个样本，每个样本描述了花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位是厘米，该数据集共有150个样本。 数据集以文本格式存储，每行1

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 Scrapy可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 使用Scrapy开发一个基于Python的爬虫非常简单，开发者只需要定制开发几个模块就可以轻松地实现一个爬虫，用来抓取网页数据。当然，要开发一个商业化的爬虫，还需要大量的开发工作，这些工作包括爬虫优化、爬取数据的存储及清洗。 要使用Scrapy，需要先

用print语句输出“Hello World” 相对Java、C#语言来说，Python语言确实非常简洁。输出“Hello World”只需一条语句就可以了，没有编译过程。 >>> print("Hello World") Hello World >>> 上面的Python代码，用print语句输出“Hello World”字符串，输出结果立即显示在窗口，并等待

【摘要：Numpy操作的数据结构是数组，本课的重点是理解NumPy数组和数组的运算。】 数据分析用到的数学运算离不开数学运算库。数学运算库可以让我们摆脱诸如向量运算、矩阵运算、基本统计运算等复杂的数学运算，无需为这些复杂的数学运算编写运算代码，而是把精力用到数据分析过程中。 NumPy是Python中科学计算的基础软件包，它提供了众多数学运算工具，这些数学运算工具包括：线性代数中的矩阵和向量运算、

【摘要：课程通过刀具磨损回归分析案例，借助于EXECL分析工具，讲述数据分析的结果表达——数据图表的使用，重点讲述了回顾分析结果的散点图、趋势线和回归统计表，并编写Python程序绘制散点图和趋势线。】 数据图表直观易懂，因此数据分析结果一般采用数据图表来表示。 下面是一组测试刀具磨损速度的数据， 测试过程为每隔1小时，测量一次刀具的厚度，得到下面一组实验数据： 时间（小时） 0 1 2 3 4

积分是求函数在某区间内的累积效果，绘制积分曲线即表现函数随积分的累积变化。‌ 使用‌Python绘制积分曲线的实现步骤:‌ （1）‌定义函数‌：‌确定需要积分的函数f(x)。‌ （2）‌计算积分值‌：‌使用scipy.integrate.cumtrapz等函数计算累积积分值。‌ （3）‌数据可视化‌：‌利用matplotlib.pyplot绘制原函数与积分曲线。‌ 使用Python绘制y=x^2的

【摘要：课程通过一个具体案例，借助于EXECL分析工具，讲述线性回归分析必要的步骤和方法，并编写Python程序求出实验数据的拟合函数。】 在数据分析中，线性回归分析是一种预测性的建模技术，它可以从给出的一组数据发现变量间的因果关系，建立变量间近似的线性函数模型。回归分析按照涉及变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。 许多工程问题，常常需要根据两个变量的几组实验数据，来找出这两个变量的近似线性函

下面是一段使用Python和matplotlib库绘制两个正交向量的代码。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义两个正交向量 # 向量a的坐标为(1, 0)，表示其终点在坐标系中的位置 # 向量b的坐标为(0, 1)，表示其终点在坐标系中的位置 a = b = # 创建一个新的图形 fig, ax

以下是一段使用Python的matplotlib库绘制三角函数的代码。此代码会生成一个包含三角函数（正弦、余弦）的图。 import numpy as np # 导入NumPy库 import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib.pyplot库 # 创建一个从-2π到2π（包含1000个点）的数值等差数列，步长为0.01 x = np.linspace(

同学们都骑过自行车，自行车的车轮有大的，也有小的，自行车蹬一圈能走多远呢？ 有的人认为自行车蹬一圈，车轮就转一圈，蹬一圈走的路即是车轮一周的周长，你认为对吗？ 这显然是不对的，因为自行车的前轮转一圈，后轮可不止转一圈。因此要求自行车蹬一圈的路程，先要求后齿轮转几圈，然后用后齿轮转数乘以车轮周长。   自行车前进的动力来自齿轮传动机构，自行车的齿轮传动机构分为前齿轮和后齿轮，两个齿轮用链条