博客中pandas+matplot习题数据集,主要是关于pandas的数据处理操作

一、为什么要使用Python进行数据分析？ python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。 二、Python的优势与劣势： 1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。 2.由于python有一个全局解释器锁（GIL）,防止解释器同时执行多条python字节码，所以python不适用于高并发、多线程的应用程序。 三、使用Python进行数据分析常用的

使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战： 问题说明： 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下： i

Python DeCal 欢迎来到Python DeCal主页资源页面 在这里，您可以找到该课程的所有相关文件，所有作业，工作簿，演讲幻灯片等... Python DeCal：加州大学伯克利分校的《天文学家Python编程入门》。 该课程的首席讲师是詹姆士·桑塞里（James Sunseri）。 帮助使本课程成为可能的讲师是： 马以伦 艾拉·威兹（Ayla Weitz） 艾米丽·马（Emily Ma） 拉斐尔·巴尔威（Raphael Baer-Way） 吴文迪 请注意，大多数材料均改编自