大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python分析基础学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python分析基础学习的解答,让我们一起看看吧。
如何使用python求解一元二次方程?
1、我们先要一元二次方差的求法,然后逐步编写程序。方程为:ax^2+bx+c=0。我们先编写一个最简单的版本,我们成功的计算除了数值。
2、如果我们把方程的系数进行变化,***设a=1,b=3,c=5。就会发现程序报错了,这就牵扯到了math包的局限性,如果是math包,则不能处理复述,本题的方程求解出的是复数,所以需要用到cmath。
3、我们同样输入a=1,b=3,c=5。这时候我们就没有报错得出了,我们想要的结果。但如果我们使用cmath时,输入一个有实数解的方程后,我们就会得到带有j的答案。
4、如果答案是实数的话,我们得到的是一个带有j的答案,我们想要没有j的答案就需要写一个循环,对是否有实数解做一个简单的判断。函数逻辑还是很清楚的,判断方程如果小于0,我们就使用cmath函数,其他时候使用math函数。
5、在写这个函数时,我们遇到一个问题,那就是如果我们再输入参数时,输入错误了,没有输入数字,我们的程序就会报错,如果我们想让程序继续运行,我们需要写一个判断函数,如果输入的不是数字,就需要继续输入。
6、最后一步,我们只需要把上述语句整合到一起,然后使用while语句就可以得到根据我们的需要不停地进行运算。
怎么学习python数据分析?
兴趣是最大的老师,我认为首先你要非常热爱编程,热爱数据分析,这样才会坚持下去。
1. Python 基础
如果你对 Python 语言不太了解,需要首先学习一下 Python 基础的语法,了解基础的数据结构。虽然不用深入的学习,一些基本的如:变量,类型,数据结构,类、模块和包等等都需要了解怎么使用。
2. 数据分析的第三方库
熟悉了基本的 Python 语法外,接下来就要学习数据分析相关的库。下面是比较流行的库:
NumPy 全名是 Numeric Python,它提供了强大的 n-dimensional 数组类型,以及包含基本的线性代数函数(linear algebra functions)、傅里叶变换(Fourier transforms)、随机数生成函数和集成其他语言如 C/C++ 的能力。
SciPy 代表 Scientific Python,它是基于 NumPy 的,提供了高级的科学和工程模块例如:离散傅里叶变换(discrete Fourier transform)、线性代数(Linear Algebra)和稀疏矩阵(sparse matrices)等等。
Matplotlib 是一个数据可视化的库,可以做直方图(Histograms)、折线图和柱状图等等。
Pandas 用来操作处理结构化的数据,它常常用来做数据挖掘。
Scikit Learn 是做机器学习的库,基于 NumPy, SciPy 和 Matplotlib。提供了有效的工具来做机器学习(machine learning)、数据统计(statistical)、分类(classification)、回归分析(regression)、聚类(clustering)和 数据降维(dimensionality reduction)等等。
到此,以上就是小编对于python分析基础学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python分析基础学习的2点解答对大家有用。