数据科学教程

如今，数据统治世界。这导致了对数据科学家的巨大需求。

数据科学家帮助公司做出数据驱动的决策，使他们的业务变得更好。

通过实例学习

使用我们的"亲自试一试"编辑器，您可以编辑Python代码并查看结果。

示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")

x = full_health_data["Average_Pulse"]
y = full_health_data["Calorie_Burnage"]

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

def myfunc(x):
return slope * x + intercept

mymodel = list(map(myfunc, x))

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.ylim(ymin=0, ymax=2000)
plt.xlim(xmin=0, xmax=200)
plt.xlabel("Average_Pulse")
plt.ylabel ("Calorie_Burnage")
plt.show()

亲自试一试 »

单击"亲自试一试" 按钮查看其工作原理。

下载Python

从 Python 官方网站下载 Python：https://python.org

❮ 主页下一节 ❯

数据科学 教程

通过实例学习

示例

下载Python

数据科学教程