7.1点击查看代码importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportscipy.integrateasspi_integratedefg(x):return((3*x**2+4*x+6)*np.sin(x))/(x**2+8*x+6)x_values=np.linspace(0,10,1000)y_values=g(x_values)spline=spi.C

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fit,least_squaresfromscipy.linalgimportlstsqimportmatplotlib.pyplotaspltdefg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(-a*np.sin(x)))#给定参数a

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpimportpylabaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit#原始数据点x0=np.array([-2,-1.7,-1.4,-1.1,-0.8,-0.5,-0.2,0.1,0.4,0.7,1,1.3,1.6,1.9,2.2,2.5,2.8,3.1,3.4,3.7,4,4.3,4.6,4.9])y0=np.

`importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,PchipInterpolator,CubicSplinefromscipy.optimizeimportcurve_fitfromscipy.statsimportnorm读取数据file_path='7.17.xISX'#确保文件

`importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit,leastsq,least_squares定义函数g(x,a,b)defg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(a*np.sin(x)))初始参数a=1.1b=0.01生成数据x_values

数据集sklearn.datasetsfromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups小数据集下载load_xxx大数据集下载fetch_xxx模型KNNK-近邻算法参考距离计算k值选择kd树fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.neighborsimpor

7.3importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsefromscipy.interpolateimportCubicSpline,interp1dimpor

习题7.1点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dfromscipy.integrateimportquadimportmatplotlib.pyplotaspltg=lambdax:(3*x**2+4*x+6)*np.sin(x)/(x**2+8*x+6)x0=np.linspace(0,10,1000)y0=g(x0

佳明导出.fit文件国际服：https://www.garmin.com/en-US/account/profile国内服：https://www.garmin.cn/zh-CN/account/profile选择DataManagement-ExportYourData，导出所有数据，数据准备完成后会发送邮件提供下载链接所有.fit活动文件在/DI_CONNECT/DI-Connect-Uploaded-

四特征工程1特征工程概念特征工程:就是对特征进行相关的处理一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程特征工程是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征,比如:字典特征提取(特征离散化)、文本特征提取、图像特征提取。

7.1在区间[0,10]上等间距取1000个点Xi（i为下标，i=1,2,3,...,1000），并计算在这些点Xi处函数g(x)=((3x2+4x+6)sinx)/(x2+8x+6)的函数值yi(i为下标)，利用观测点（Xi,Yi）(i=1,2,3,...,1000)，求三次样条插值函数h(x)，并求积分g(x)从0到10和h(x)从0到10。点击查看代码importscipy.interpolate

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit,leastsq,least_squaresfromscipy.constantsimportedefg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(a*np.sin(x)))a=1.1b=0.01x_value

importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fit,leastsq,least_squaresimportmatplotlib.pyplotaspltdefg(x,a,b):return10*a/(10*b)+(a-10*b)*np.exp(-a*np.sin(x))x=np.arange(1,21)a=1.1b=0.01y=g(x,a,b)defg_fit

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportinterp1d,PchipInterpolator,CubicSplinefromscipy.optimizeimportcurve_fitfromscipy.statsimportnormfile_path='7.17.xlsx'data=pd.rea

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit,leastsq,least_squaresfromscipy.constantsimportedefg(x,a,b):return(10*a)/(10*b+(a-10*b)*np.exp(a*np.sin(x)))a=1.1b=0.01x_values=np.

为什么要标准化？如何标准化？内容fit_transform和transform的区别这两个方法都用于对数据进行转换，但它们的适用场景和作用略有不同。1.fit_transform()作用：对数据执行拟合（fit）和转换（transform）操作。用法：用于训练数据，计算均值和标准差等统计量，并基于这些统计量对数据进行转

以下是使用Python进行时间序列分析的十个示例代码，这些代码涵盖了不同的时间序列分析方法，包括ARIMA、季节性分解、指数平滑等。1.自回归（AR）模型fromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAutoRegimportnumpyasnp#生成示例数据data=np.random.randn(100).cumsum()#拟合A

PHAS0051:DataAnalysisProblemSheet2024/25Page1PHAS0051DataAnalysisProblemSheet2024/25Fourquestionstotalling42marksSubmissiondeadline5pm,Monday21stOctober.SoRAsubmissiondeadline5pm,Wednesday30thOctober.SubmissionviaTurnitinass

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