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《用 Python 学微积分》笔记 1
《用 Python 学微积分》原文见参考资料 1。1、多项式f(x)=x3-5x2+9def f(x):
return x**3 - 5*x**2 + 9
print f(3)
print f(1)
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, num = 100)
y = f(x)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y)
plt.show()2、指数函数exp(x)=eximport numpy as np
import matplotl...
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《用 Python 学微积分》笔记 2
《用 Python 学微积分》原文见参考资料 1。13、大 O 记法比较两个函数时，我们会想知道，随着输入值 x 的增长或减小，两个函数的输出值增长或减小的速度究竟谁快谁慢。通过绘制函数图，我们可以获得一些客观的感受。比较 x!、ex、x3 和 log(x) 的变化趋势。import numpy as np
import sympy
import matplotlib.pypl...
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《用 Python 学微积分》笔记 3
《用 Python 学微积分》原文见参考资料 1。16、优化用一个给定边长 4 的正方形来折一个没有盖的纸盒，设纸盒的底部边长为 l，则纸盒的高为 (4-l)/2，那么纸盒的体积为：V(l)=l24−l2V(l)=l24−l2怎样才能使纸盒的容积最大？也就是在 l>0,4-l>0 的限制条件下，函数 V(l) 的最大值是多少？优化问题关心的就是这样的问...
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在 Spark 中使用 IPython Notebook
本文是从 IPython Notebook 转化而来，效果没有本来那么好。主要为体验 IPython Notebook。至于题目，改成《在 IPython Notebook 中使用 Spark》也可以，没什么差别。为什么是 Spark？因为这两天在看《Spark 机器学习》这本书第 3 章，所以就顺便做个笔记。简单介绍下，IPython notebook 对数据科学家来说是个交互地呈现...
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Numpy 练习题
1. 使用循环和向量化两种不同的方法来计算 100 以内的质数之和。先定义个判断质数的函数。ps：纯手工打造，原生态，哈哈。def checkprime(x):
if x<=1:
return False;
prime=True;
for i in range(2 , 1+x/2):
if x%i == 0:
prime = False;
break;
return p...
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Numpy 学习笔记
Numpy 基础Numpy 是 Python 科学计算的基础，学会如何创建、读取、更改向量数据。创建向量有许多方法，举例说明：import numpy as np
print(np.array([2,3,4])) # 可以从列表转换而来，np.array 会尝试为数组推断出一个较为合适的数据类型[2 3 4]print(np.zeros( (3,4) , dtype=np.int32)) # zeros 可以创建指定长度或...
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Matplotlib 练习题
1. 绘制一个二维随机漫步的图形直接上代码：%pylab inline
nsteps = 1000
draws = np.random.randint(-1,2,size=(2,nsteps))
walks = draws.cumsum(1)
plot(walks[0,:],walks[1,:]);Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib先生成 1000 个随机漫步方向，方向是从 {-1, 0, 1} 中随机挑两个值（两...
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Pandas 练习题
1. 使用 pandas 中的函数，下载上证综指过去一段时间的数据，进行数据探索。上证综指，全称是上海证券综合指数，是以上证所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。这一指数自1991年7月15日起开始实时发布，基日定为1990年12月19日，基日指数定为100点。以上证综指等为核心的上证指数体系，科...
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最优化学习笔记
最优化为什么要做最优化呢？因为在生活中，人们总是希望幸福值或其它达到一个极值，比如做生意时希望成本最小，收入最大，所以在很多商业情境中，都会遇到求极值的情况。函数求根这里「函数的根」也称「方程的根」，或「函数的零点」。先把我们需要的包加载进来。import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.op...
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最优化练习题
给定一个函数 f(x)=x2+3x−10f(x)=x2+3x−10，完成以下题目：理解方程求根中的二分法（Bisection），并使用基本的 numpy 库而非 scipy 库，来实现算法。非线性方程求根注：该部分内容参考的是「中南大学数学科学与计算机技术学院」的课件，介绍了二分法的背景和原理，不感兴趣的可略过。在科学研究和工程设计中, 经常...
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线性模型学习笔记
线性模型主要学习用 statsmodels 模块进行线性回归、逻辑回归和时间序列分析。线性模型基本概念多个因素的定量化计算，是线性模型的最主要用途。由上式，有两个因素 x1x1 和 x2x2 同时影响 y，前面的系数 β1β1 和 β2β2 就是这个因素影响的力度大小，可以认为是方向和强度，负的...
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大作业-电影推荐系统
电影推荐系统推荐系统的文献汗牛充栋，大家对此应该都不陌生。之所以选这个题目一是简单，在一周多晚上十点以后的自由时间里，只有选简单的题目才能完成，即便如此，依然捉襟见肘；二是希望好好研究下数据，一步步推到推荐系统的设计，而不是像以前直奔算法，当然也是时间原因，这里对数据的探索也是远远不够的。本文前...
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线性模型练习题
1. 学习理解如何用最小二乘法的矩阵公式来得到线性回归的解，并使用numpy库来实现该算法。在研究一个问题时，从某种理论或假定出发，得到一个模型。根据这个模型，我们感兴趣的某个量有其理论值，同时可以对这个量进行实际观测，而得出其观测值。由于种种原因，如模型不完全正确以及观测有误差，理论值与观测值会有差距...
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Matplotlib 学习笔记
数据绘图数据可视化的原则为什么要做数据可视化？为什么要做数据可视化？因为可视化后获取信息的效率高。为什么可视化后获取信息的效率就高？因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器，具有超强的模式识别能力，对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级，而可视化就是迎合了人眼的这种特点，才使得获取信息...
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Pandas 学习笔记
数据操作数据整理和 Pandas数据整理是数据分析之前必要的工作。数据整理包括：数据的基本清洁。如气温数据后面带摄氏度标志 ℃，这时可能需要把符号 ℃ 去掉。数据的拆分合并。有些数据只需要一部分子集，或者需要合并两个不同的数据源。数据转换。如把华氏度转成摄氏度，或者把连续值转成离散值。数据构造。有时需要重新...