最近正在学习大学和高中的数学知识,统计和函数部分,觉的通过绘制出图表,结合图形去学习,会更直观并且能够更好的去理解。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据,借助于创建显示变量之间关系的图形的工具,可以对其进行分析和可视化。
函数是任何编程语言都不可缺少的一部分,因为函数对功能进行模块化封装,提高了程序的可读性和可重用性。Julia也不例外,它不仅提供了一些内置的库函数,同时也允许用户自定义函数。
math 模块包含了许多常见的数学函数,比如 sin、cos、tan、sqrt 等。让我们看一个简单的例子,计算正弦函数的值:
上一期文章,看到读者朋友们对这类艺术数学函数十分感兴趣,这期我就再多增加一些这部分的内容吧。
在使用数学知识画出很酷的各种图形之前,你需要先学习Python编程语言的基础知识。本文将会带你熟悉以下编程概念:循环、变量、函数、使用小龟模块绘制图像。本文假设你已经安装了Python,如果没有,欢迎你访问我的在线编程学习网站www.icoding.pub,你可以在编程入门—使用python语言开发游戏课程中下载Python并学习安装过程和Python基础操作。本文是在Python编程中发现数学之美的第一章内容,其余内容会陆续发布在www.icoding.pub,欢迎关注。
数学就像一个章鱼:它的「触手」可以触及到几乎所有学科。虽然有些学科只是沾了点数学的边,但有些学科则被数学的「触手」紧紧缠住。数据科学就属于后者。如果你想从事数据科学工作,你就必须解决数学问题。如果你已经获得了数学学位或其它强调数学技能的学位,你可能想知道你学到的这些知识是否都是必要的。而如果你没有相关背景,你可能想知道:从事数据科学工作究竟需要多少数学知识?在本文中,我们将探讨数据科学意味着什么,并讨论我们到底需要多少数学知识。让我们从「数据科学」的实际含义开始讲起。
众所周知,Python有庞大的库资源,有官方标准库以及第三方的扩展库。每个库都一把利器,能帮助我们快速处理某方面的问题。作为一名python的初学者,当把基本的语法、列表和元组、字典、迭代器、异常处理、I/O操作、抽象等知识点学完之后。我建议把官方常用的标准库也随便学下来。讲真的,你知道这些库之后,你会有种相见恨晚的感觉。
NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
在当今科技日新月异的时代,数学是解决各种实际问题的基础和核心。Maple软件是一款专业的数学软件,它提供了强大的计算功能、丰富的图形绘制和数据可视化功能等特点功能,为用户提供了一个完整的数学解决方案。本文将探讨Maple软件的主要特点和使用方法,并提供一个具体的案例,演示如何使用Maple软件进行数学建模和分析。
Python 非常热门,但除非工作需要没有刻意去了解更多,直到有个函数图要绘制,想起了它。结果发现,完全用不着明白什么是编程,就可以使用它完成很多数学函数图的绘制。
生物数据规模的扩大和固有的复杂性促使机器学习在生物学中的应用越来越多。所有的机器学习技术都能将模型与数据相匹配;然而,对于生物学研究人员来说如何正确理解和使用机器学习技术,仍然存在很多困惑。去年9月《Nature reviews molecular cell biology》发表了一篇题为“A guide to machine learning for biologists”的综述文章,不仅概述了关键的机器学习技术,还描述了不同技术如何适用于特定类型的生物数据,同时讨论了一些最佳实践和在开始进行涉及机器学习的实验时需要考虑的要点。
如果想从事数据科学,但是又没有数学背景,那么有多少数学知识是做数据科学所必须的?
支持向量机是一种监督学习技术,主要用于分类,也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。
这是关于学习使用Unity的基础知识系列的第三个教程。这是上一章教程的延续,所以我们不会开始新的项目。这一次,我们将显示多个更复杂的函数。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
numpy用途是很广的,涉及到数字计算等都可以使用,它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
对于初学者来说,机器学习相当复杂,可能很容易迷失在细节的海洋里。本文通过将机器学习算法分为三个类别,梳理出一条相对清晰的路线,帮助初学者理解机器学习算法的基本原理,从而更高效地学习机器学习。
(内容需要,本讲中再次使用了大量在线公式,如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况,欢迎访问原始博客。)
Python中,数字并不是一个真正的对象类型,而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型(整数和浮点数),而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式,还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括:
您经常会看到 C 程序在 main() 之前有函数声明,在 main() 之后有函数定义。这将使代码更整齐,更易于阅读:
在现代数据科学和数值计算中,数组操作是不可或缺的一部分。而NumPy作为Python中最受欢迎的科学计算库之一,为我们提供了强大的工具,使得数组操作变得高效而简单。在这个过程中,NumPy通用函数(ufuncs)脱颖而出,成为加速逐元素数组操作的利器。
GeoGebra (GG) 是一个功能强大的动态数学应用程序,适用于所有级别的教育,它将几何,代数,电子表格,图示器,统计和无穷小计算结合到一个易于使用的单一软件。 GeoGebra 社区正以指数级增长,数百万用户遍布许多国家。 GeoGebra 已成为全球高等数学,科学支持,技术,工程和数学以及教学和学习创新软件的领先提供商。
1. Python内置函数会组装成<builtin>内建模块,可以使用list(__builtin__.__dict__)或者dir(__builtin__)来列出所有的内置函数,如下:
本系列博客介绍以python+pygame库进行小游戏的开发。有写的不对之处还望各位海涵。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
在某些时候,你也许曾问过自己,人工神经网络的参数的来源是什么?权重的目的是什么?如果不用偏差(bias)会怎样?
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道,二维曲线的绘制(plot命令)可以画出具有相同向量长度的(X,Y),如果X,Y 的长度不一致,使用plot命令时就会报错。
也许已经听说过有关Theano的内容,但是究竟是什么呢?一种编程语言?编译器?Python库?好吧,实际上,这就是所有这些东西:Theano开发为以非常有效的方式编译,实现和评估数学表达式。实际上,它允许开发人员使用CPU和GPU来执行代码。现在,可能想知道使用GPU而不是CPU运行代码的优势是什么。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
来源:Deephub Imba本文约2800字,建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心;我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的(即天气数据、销售数据、财务数据等)。这意味着在某些情况下,我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数,它给出了实验中不同可能结果的发生概率。” 了解数据的分布有助于更好
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下,求出构建盒子所需的最小材料量。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心; 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心;我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
机器学习,深度学习已经变得越来越重要,其中的算法与模型也开始慢慢渗透到我们生活之中。圣诞假期读到一篇非常有趣的综述,主要的内容是讲作为生物学家,如何进行机器学习的学习。下面和大家一起学习这篇文章。
继上次的生物学家掌握机器学习指南系列,又来继续更新啦。今天会和大家继续更新关于人工神经网络(artifical neural networks)的相关内容。
在 CSS 中,存在许多数学函数,这些函数能够通过简单的计算操作来生成某些属性值,例如
为什么要选择 Python 进行机器学习入门,因为这个是最最直接的方式,大神吴恩达的教学也是使用 Python 进行机器学习的,那么 Python 机器学习常用的库有哪些呢?
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
作为一门基础性学科,数学在数据科学和机器学习领域都发挥着不可或缺的作用。数学基础是理解各种算法的先决条件,也将帮助我们更深入透彻地了解算法的内在原理。所以,本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学,并提供了统计学与概率论、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。
Python 是一种面向对象、解释型、交互式的高级编程语言。它支持各种数学运算,包括基本算术运算、比较运算、逻辑运算等。本文将介绍Python中常见的数学运算方法。
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