應用統計分析pdf

1. 軟考中級軟體設計師考什麼內容

軟考中級軟體設計師包含兩個考試科目：基礎知識、應用技術。基礎知識科目在上午考試，應用技術科目在下午考試。軟考軟體設計師各科目考試內容有所不同。
根據軟考軟體設計師考試大綱，各科目考試范圍如下：
考試科目 1：計算機與軟體工程知識
1. 計算機科學基礎知識
1.1 數制及其轉換
二進制、八進制、十進制和十六進制等常用數制及其相互轉換
1.2 計算機內數據的表示
數的表示（補碼表示，整數和實數的表示，精度和溢出）
非數值表示（字元和漢字表示，聲音表示、圖像表示）
1.3 算術運算和邏輯運算
計算機中的二進制數運算方法
邏輯代數的基本運算
1.4 其他數學基礎知識
常用數值計算
排列組合，概率論應用，應用統計（數據的統計分析）
編碼基礎
命題邏輯、謂詞邏輯、形式邏輯的基礎知識
運籌基本方法
2. 計算機系統知識
2.1 計算機硬體基礎知識
2.1.1 計算機系統的組成、體系結構分類及特性
CPU、存儲器的組成、性能和基本工作原理
常用 I/O 設備、通信設備的性能以及基本工作原理
I/O 介面的功能、類型和特性
CISC/RISC，流水線操作，多處理機，並行處理
2.1.2 存儲系統
虛擬存儲器基本工作原理，多級存儲體系
RAID 類型和特性
2.1.3 可靠性與系統性能評測基礎知識
診斷與容錯
系統可靠性分析評價
計算機系統性能評測方法
2.2 計算機軟體知識
2.2.1 數據結構與演算法知識
數組
鏈表
隊列、棧
樹
圖的定義、存儲和基本操作
雜湊（Hash 表）
常用的排序演算法、查找演算法、數值計算、字元串處理、數據壓縮演算法、遞
歸演算法、圖的相關演算法
演算法描述和分析
2.2.2 操作系統知識
操作系統的內核
處理機管理
存儲管理
設備管理
文件管理
作業管理
網路操作系統和嵌入式操作系統基礎知識
操作系統的配置
2.2.3 程序設計語言和語言處理程序知識
匯編、編譯、解釋系統的基礎知識和基本工作原理
程序設計語言的基本成分（數據、運算、控制和傳輸），程序調用的實現
機制
各類程序設計語言的主要特點和適用情況
2.2.4 資料庫知識
資料庫模型（概念模式、外模式、內模式）
數據模型，ER 圖，規范化
數據操作
資料庫語言
資料庫管理系統的功能和特徵
資料庫的控制功能
數據倉庫和分布式資料庫基礎知識
2.3 計算機網路知識
網路體系結構
傳輸介質，傳輸技術，傳輸方法，傳輸控制
常用網路設備和各類通信設備的特點
Client-Server 結構，Browser-Server 結構
LAN（拓撲，存取控制，組網，網間互連）
Internet 和 Intranet 基礎知識以及應用
網路軟體
網路管理，網路性能分析
2.4 多媒體基礎知識
多媒體系統基礎知識
簡單圖形的繪制，圖像文件的處理方法
音頻和視頻信息的應用
多媒體應用開發過程
3. 系統開發和運行知識
3.1 軟體工程知識
軟體生存周期與軟體生存周期模型
軟體開發方法
軟體開發項目管理
軟體開發工具與軟體開發環境
3.2 系統分析基礎知識
系統分析的主要步驟
機構化分析方法
3.3 系統設計基礎知識
概要設計與詳細設計的基本任務
系統設計的基本原理
系統模塊結構設計
結構化設計方法
面向數據結構的設計方法
系統詳細設計
3.4 系統實施基礎知識
系統實施的基本內容
程序設計方法
程序設計的基本模塊
系統測試
系統轉換
3.5 系統運行和維護基礎知識
系統可維護性的概念
系統維護的類型
系統評價的概念和類型
3.6 軟體質量管理基礎知識
軟體質量特性（ISO/IEC 9126 軟體質量模型）
軟體質量保證
軟體復雜性的概念及度量方法（McCabe 度量法）
軟體評審（設計質量評審、程序質量評審）
軟體容錯技術
3.7 軟體過程改進基礎知識
軟體能力成熟度模型 CMM
統一過程（UP）與極限編程（XP）的基本概念
4. 面向對象基礎知識
面向對象的基本概念
面向對象分析與設計知識
分析模式與設計模式知識
面向對象程序設計知識
面向對象資料庫、分布式對象基礎知識
5. 信息安全知識
信息系統安全基礎知識
信息系統安全管理
保障完整性與可用性的措施
加密與解密機制基礎知識
風險管理（風險分析、風險類型、抗風險措施和內部控制）
計算機安全相關的法律、法規基礎知識
6. 標准化、信息化和知識產權基礎知識
6.1 標准化基礎知識
標准化意識，標准化組織機構，標準的內容、分類、代號與編號規定，標
准制訂過程
國際標准、標准、行業標准、企業標准
代碼標准、文件格式標准、安全標准、互聯網相關標准、軟體開發規范和
文檔標准、基於構件的軟體標准
6.2 信息化基礎知識
全球信息化趨勢、信息化戰略、企業信息化戰略和策略
互聯網相關的法律、法規
個人信息保護規則
遠程教育、電子商務、電子政務等基礎知識
企業信息資源管理基礎知識
6.3 知識產權基礎知識
保護知識產權有關的法律、法規
7. 計算機專業英語
具有工程師所要求的英語閱讀水平
理解本領域的英語術語
考試科目 2：軟體設計
1．外部設計
1.1 理解系統需求說明
1.2 准備進行系統開發
選擇開發方法、准備開發環境、制訂開發計劃
1.3 設計系統功能
選擇系統結構
設計各子系統的功能和介面
設計安全性策略、需求和實現方法
制訂詳細的工作流和數據流
1.4 設計數據模型
設計 ER 模型及其他數據模型
1.5 編寫外部設計文檔
系統配置圖、各子系統關系圖
系統流程圖、系統功能說明書
輸入輸出規格說明、數據規格說明、用戶手冊框架
設計系統測試要求
1.6 外部設計的評審
2．內部設計
2.1 設計軟體結構
按構件分解，確定構件功能、規格以及構件之間的介面
數據結構與演算法設計
採用中間件和工具
2.2 設計輸入輸出
2.3 設計物理數據
2.4 構件的創建和重用
創建構件、重用構件
使用子程序庫或類庫
2.5 編寫內部設計文檔
構件劃分圖、構件間的介面、構件處理說明
屏幕界面設計文檔、報表設計文檔、文件設計文檔、資料庫設計文檔
2.6 內部設計的評審
3．資料庫應用分析與設計
設計關系模式
資料庫語言（SQL）
資料庫訪問
4．程序設計
4.1 模塊劃分
4.2 編寫程序設計文檔
4.3 程序設計評審
5．系統實施
5.1 配置計算機系統及環境
5.2 選擇合適的程序設計語言
5.3 用 C 程序設計語言以及 C++、Java 中的任一種程序設計語言進行程序設計
5.4 系統測試
指導程序員進行模塊測試，並進行驗收
准備系統集成測試環境和測試工具
准備測試數據
寫出測試報告
6．軟體工程應用
6.1 軟體開發周期模型
6.2 需求分析
6.3 軟體設計
軟體設計的基本原則
軟體設計方法
程序設計（結構化程序設計、面向對象程序設計）
6.4 軟體測試的原則與方法
6.5 軟體質量（軟體質量特性、軟體質量控制）
6.6 軟體過程評估基本方法、軟體能力成熟度評估基本方法
6.7 軟體開發環境和開發工具
6.8 面向對象技術
面向構件技術
統一建模語言（UML）
軟體過程改進模型和方法
6.9 網路環境軟體技術

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2. 《社會研究方法》參考書目有哪些

《李沛良《社會研究的統計應用》筆記和典型題（含考研真題）詳解.pdf》網路網盤資源免費下載

鏈接:https://pan..com/s/1FotSUbjo8x8knpcFF65H2Q

李沛良《社會研究的統計應用》

3. AP考試出分後如何查看答案美國本科AP課程如何選擇

AP考試出分後如何查看答案？

AP考試查看答案步驟1：登陸到入口

登陸2020學生回應入口https://ap2020studentresponses.collegeboard.org/以下載學生的回應。應用教師用以AP課堂教學或AP課程內容審批的賬戶密碼登陸。

2.物理化學方位考試的考生

(1)有機化學、微生物、物理學1&2、應用統計學、微積分學BC、物理學C、電子信息科學A

微積分學在物理中非常關鍵，而且是物理學C的前提，基本屬於必考。

而物理學C和化學乃是化學物理的交叉式一部分。

應用統計學帶來了實驗數據分析手段。

計算機是將來科研不可缺少的，歸屬於加分。

(2)提前准備申請辦理生物專業或未來希望向醫葯學方面發展的學生

強烈推薦報考是前四項。化學和物理1&2能夠看成是微生物的前提，而應用統計學是微生物實驗數據處理必不可少的方法。

學習培訓AP物種的學生很快就發覺，在AP物種的簡答時會廣泛使用應用統計學這個概念，因此應用統計學似乎是必考的，而對應的微積分學就並不是那麼的主要。

假如學生物理的考試成績特別的好，那樣用物理學C來替代物理學1&2，來驗證考試分數。電子信息科學在高學段的時候就會很多用以數據統計計算，假如學有餘力可以選擇。環境生態工程和生物與有機化學密切相關，且並不容易附加提升你是多少壓力。

3.提前准備申請辦理工程學科考試的考生

微積分學BC、物理學C、電子信息科學A、有機化學、微生物、電子信息科學AB

具體挑選取決於期待修習具體的工程類專業。

如果你想要學ME(機械自動化)這種技術專業，那樣前三科就已經足夠了。

如果你想要學習培訓化學工藝，那麼就要再加上有機化學。

如果你想要學習培訓生物技術，那麼就要再加上微生物。

假如你要學習ECE(電子技術)方位專業的，那麼我要用電子信息科學AB替代電子信息科學A。

4.提前准備申請辦理電子信息科學課程考試的考生

微積分學BC、電子信息科學AB、物理學C、應用統計學

5.提前准備申請辦理歷史人文、社會發展、藝術學科考試的考生

美國歷史時間、世界史、社會心理學、應用統計學、英文寫作

文科班的同學則能選微積分學AB或BC、社會經濟學和社會心理學考試，憑著初高中的快速閱讀和人物速寫練習基本，融合好專業技能便可出高分數。

4. 統計Ph.D.階段的課程/教材整理

准備攻讀統計Ph.D.的學生，若之前側重於數學（概率）領域，可能需要補習統計基礎課程。本文整理了統計Ph.D.階段所需的基礎課程以及常用經典教材，旨在方便尋找相關資源的學習者。

理論統計部分

推薦教材：UCLA理論統計課程採用的教材，課程主頁Stat200C附有習題。此書附有習題解答，是一本配套教材。Jun Shao教授主頁提供關於該書的幻燈片和作業。NCSU的Ryan Martin基於該教材的課程講義。

課程視頻：UCLA課程主頁和教授個人網站提供視頻資源。

Bayesian統計部分

推薦教材：由Aki Vehtari等人撰寫的教材，其網站提供Bayesian數據分析課程資源，包括R代碼實例。課程視頻資源在教授的Panopto頁面。

概率/隨機過程部分

推薦教材：適合過渡到高等概率論的教材，對入門高等概率論或直接學習高等概率論感到困惑的讀者非常推薦。經典教材，第五版預計為最新版本，作者主頁提供更新內容。

視頻資源：Amir Dembo教授的斯坦福課程PDF、Louigi Addario-Berry教授課程筆記、Nathanaël Berestycki教授在劍橋的講義、Hao Wu教授的Martingales and Markov Processes課程、Firas Rassoul-Agha教授應用隨機過程課程、Marton Balazs教授關於鞅的視頻。

高維統計部分

課程視頻：Christophe Giraud教授在YouTube和B站的高維統計與概率課程。

應用統計部分

推薦教材：Faraway的《Linear Models with R》。

廣義線性模型部分

教材：經典統計學課程教材。

統計學習/機器學習部分

推薦教材：斯坦福大學Hastie教授的網站提供詳細教材，涵蓋所有機器學習所需數學/統計知識，附有方便使用的Colab代碼示例。另有一本未出全的電子版教材，作者提供電子版預覽，預計明年公開。

數學課程推薦

優化理論：Boyd的《Convex Optimization》教材。

最優運輸理論：Filippo Santambrogio的《Optimal Transport for Applied Mathematicians》教材。

隨機分析：Jean-François Le Gall和Brownian Motion, Martingales, and Stochastic Calculus教材。

Stochastic Differential Equations (SDE)：Dmitry Chelkak教授的精彩視頻課程。

隨機矩陣理論：知乎上的一些回答和文章，包括Advanced Statistics Final Review、現代統計模型(PKU20S)等。

5. python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）