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numpy-均值、中值、标准差、方差、百分位数、随机数

import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)#均值
print(x)

x = numpy.median(speed)                #中值
x = numpy.std(speed)                   #标准差
x = numpy.var(speed)                   #方差
x = numpy.percentile(ages, 75)         #百分位数
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)#随机数在0到5之间,一共250个

scipy-众数

from scipy import stats
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)      #众数
print(x)

Matplotlib-绘图

hist() 方法-直方图:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#正态分布:随机数平均值为 5.0,标准差为 1.0,一共100000个
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)    
plt.hist(x, 100)         #绘制100条柱状图
plt.show()


scatter() 方法-散点图:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]
y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
plt.scatter(x, y)
plt.show()


scipy-线性回归线

未完
 

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