數(shù)學家怎么算出空間維度的？到底什么是維度？謝謝。首先，我們有而且只有三維空間。三維上的空間和三維下的空間是不存在的（我在其他文章中詳細解釋過）。第二，雖然物理和數(shù)學之間有無數(shù)的聯(lián)系，但數(shù)學不能完全取代

數(shù)學家怎么算出空間維度的？到底什么是維度？

謝謝。首先，我們有而且只有三維空間。三維上的空間和三維下的空間是不存在的（我在其他文章中詳細解釋過）。第二，雖然物理和數(shù)學之間有無數(shù)的聯(lián)系，但數(shù)學不能完全取代物理，物理理論也不能從數(shù)學中推導(dǎo)出來。第三，如果我們假設(shè)所有的物理理論都可以從數(shù)學中推導(dǎo)出來，我們就不必再學習物理了。我們可以通過數(shù)學知識學習宇宙中所有的物理知識和物理信息。顯然，這樣的結(jié)論是非常不現(xiàn)實的。

想自學python數(shù)據(jù)分析，難不難？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析，算法設(shè)計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學習Python的過程相對容易。難點在于算法的學習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學習數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。