常见的几种假设检验的实例以及对应python代码实现(包括基于图的效果展示
- Z检验
- t检验
- χ2检验
- F检验
- 熟悉scikit-learn及其相关应用
Numpy
Numpy 优势
1.定义
开源的python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组
Numpy中存储对象是ndarray
2.创建
np.array([ ])
3.numpy的优势
内存块风格 -- 体式存储
支持并行化运算
效率高于纯代码python
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print(a.shape)#二维数组
print(b.shape)#三维数组
标签:机器,python,检验,学习,数组,np,array,Numpy From: https://www.cnblogs.com/ZZslBl0g/p/16614684.html