补充知识：python：编写一个求菲波那奇数列的递归函数，输入n值，使用该递归函数
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/16963699
Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它的功能特点有：
阶乘：也是数学里的一种术语；阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数；在表达阶乘时，就使用“！”来表示。如h阶乘，就表示为h!；阶乘一般很难计算，因为积都很大。
Python作为一种编程语言，拥有简洁、高效的表达能力。与此同时，Python语言环境中还配备各种软件库，即模块。结合实际问题，选择适当的模块，便可生成简单、快速、正确的程序。
1、场景描述 在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下： select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时，sum只是一瞬间的事情，让你感觉电脑真牛逼啊，我掰手指头要算半天的数，它居然可以这么快，下面是1万多条数据的字段求和，只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
day26.MySQL【Python教程】 MySQL数据库简介 mysql数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 查看官方网站http://www.mysql.com/ 查看数据库排名http://db-engines.com/en/ranking 主要知识点包括： 数据库与表的操作 数据的增加、修改、删除 数据的查询（重点） 与python交互 ---- 一、创建库与表 1.1简介 主要知识点包括：能够与mysql建立连接，创建数据库、表，分别从图形界面与脚本界面两个方面讲解 相关的知识点包括：
对初学者来说，学Python能更快找到工作，投入产出比高。在一场45分钟的面试中，Python相对于Java能节省10分钟Coding时间。并且，早期的成就感是学习编程的一个非常重要的因素。
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。
NumPy 的全称叫 Numerical Python ，它是 Python 科学计算最重要的基础包之一。很多提供科学计算的包都是基于 NumPy 之上建立的，著名的 pandas 也是。
、Python的一大应用就是数据分析了，而数据分析中，经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结，基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿！
在用Python做数据分析的过程中，有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的，只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
进行python与mysql的交互需要安装pymysql库，安装也很简单，常规的pip install pymysql就可以了。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
最初学习数据分析只是出于兴趣，自学了Python。最近才生出转行数据分析的想法，目前已经辞职，准备全身心地投入到学习中。
一个函数的内部可以调用其他函数。但是，如果一个函数在内部不调用其它的函数，而是自己本身的话，这个函数就是递归函数。
现在的应用程序非常讲究和用户的交互体验，用户是上帝的真理在哪个行业都适用，只有用户认可你的东西，才能证明它的优秀。 现在假设有人要判断自己是否到了投票的年龄，要编写这样的程序，就需要知道用户的年龄，因此，我们需要用户输入其年龄，再将年龄与投票的法定年龄进行比较，再给出结果。
Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型（整数和浮点数），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式，还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括：
又是好久没有发技术上的文章了，一方面是最近工作也比较忙，同时自己也在学习python，另外一方面是因为个人不喜欢发表一些在互联网上可以直接找到的技术文章，最起码也得加上自己的一些思考和研究才算罢了吧！ 虽然python或者说集合这个东西很基础甚至很简单，但我还是想在这里白话白话自己的一个过程。 集合这个东西最早我是在数学里听到的，集合之间可以做一些运算，比如求交集，并集，归属等等。而集合在数学中算是一种散列的数据结构，通俗点来说就是无序的。既然集合是无序的，并
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
“Linear Algebra review(optional)——Inverse and transpose”
对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如：
logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。一般来说逻辑回归用来做分类任务，本文列举的是以线性的2分类为例， 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类，以及多分类问题等。在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 前言 本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到最优化算法的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。 Logistic 回归
本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到**最优化算法**的相关学习。
上午刷微博，又看到关于编程从娃娃抓起的梗，就想起之前看到的新闻，教育部从今年开始将在中小学推广编程教育。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
Python 提供了三种数值类型：int（整型），float（浮点型）和complex（复数）。
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
看过来，带大家看看本周GitHub仓库趋势排行榜，有哪些不错的项目，值得我们关注的。
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