数据分析基础之一

学习目标

线性代数 numpy
预处理 pandas 正则表达式

标准库的向量矩阵
转成向量 计算余弦相似度

pycharm安装numpy

https://www.cnblogs.com/fanmu/p/8010580.html

菜鸟教程

http://www.runoob.com/numpy/numpy-ndarray-object.html

三阶行列式

根据对角线法则，主对角线为正，副对角线为副

如下，实为正，虚为副

import numpy as np
from numpy.linalg import *

#ndarray对象 是一系列同类型数据的集合  以0下标为开始进行集合中的元素的索引
#ndarray中的每个元素存放在内存中都有相同存储大小的区域
#一个维度的数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
#print(a)
#多于一个维度的
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
#print(a)

#求线性方程组 二维数组
'''
2x+4y=11
x-3y=-12
'''
def second():
    lis = np.array([[2,4],[1,-3]])
    y = np.array([[11],[-12]])
    print(solve(lis,y))

#求线性方程组 三维数组
'''
3x+y+z=6
x+3y+z=9
x+y+3z=12
'''
def third():
    lis = np.array([[3,1,1],[1,3,1],[1,1,3]])
    y = np.array([[6],[9],[12]])
    print(solve(lis,y))

if __name__ == '__main__':
    second()
    third()

数据分析基础之一

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