如何用python學(xué)習(xí)線性代數(shù)？python里邊有一個專門用于科學(xué)計算的庫numpy，其中就包含了線性代數(shù)這一部分，除了矩陣相乘，求方陣的逆，QR分解，奇異值物質(zhì)分解等，下面我簡單詳細(xì)介紹幫一下忙nu

如何用python學(xué)習(xí)線性代數(shù)？

python里邊有一個專門用于科學(xué)計算的庫numpy，其中就包含了線性代數(shù)這一部分，除了矩陣相乘，求方陣的逆，QR分解，奇異值物質(zhì)分解等，下面我簡單詳細(xì)介紹幫一下忙numpy中跪求線性代數(shù)正確的一部分函數(shù)，實驗環(huán)境win7python3.6ipythonqtconsole（ipython的一種，簡單啊快鍵），通常步驟萬分感謝：

1.是需要，安裝numpy，這里真接condainstallnumpy安裝就行，要是嫌麻煩您的換，然后裝anaconda或winpython也行（本身獨立顯卡了numpy）：

2.成功了直接安裝后，我們就也可以線性代數(shù)的計算了，主要萬分感謝：

矩陣相除：dot函數(shù)

算出矩陣行列式：det函數(shù)

可以計算方陣的逆：inv函數(shù)

計算QR分解：qr函數(shù)

計算奇異值分解：svd函數(shù)

換算方陣的本征值和本征向量：eig函數(shù)

解線性方程組Axb，其中A為方陣：solve函數(shù)

計算出Axb的最小二乘解：lstsq函數(shù)

3.也有許多其他函數(shù)，我這里就不全都推薦了，比較感興趣可以知道一點下這個網(wǎng)址，介紹的比較比較具體一點，當(dāng)然了也可以到官網(wǎng)看下官方文檔，都差不多。

至此，numpy簡單的線性代數(shù)計算出就可以介紹完了。線性代數(shù)在計算中會你經(jīng)常碰到，尤其是在科研中，numpy板載顯卡了基本都的線性代數(shù)除法運算，相對于線性代數(shù)問題計算下來會更簡單啊，當(dāng)然了matlab使用過來也很方便，這個就每個人都不同了，那個不使用過來信手就用那個，我這里就也差不多推薦下python中應(yīng)用于線性代數(shù)換算的包numpy，其實也有其他的包，這里就不贅敘了，很有興趣話也可以在網(wǎng)上搜下，了解清楚，我希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧。

用python學(xué)線性代數(shù)是還好的想法，因為我曾經(jīng)的用matlab去學(xué)習(xí)過線性代數(shù)，效果的很好！

具體來說，邊學(xué)線性代數(shù)邊學(xué)python，可以不讓兩個技能同樣的提高。例如，矩陣乘法先用手算，再用python編程換算，再兩者答案參與都很，那樣兩者就都能夠掌握了，太大成！越學(xué)越想學(xué)！歡迎與肥波貓一起學(xué)習(xí)！歡迎您關(guān)注，謝謝啊給你點個贊。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不光能對神秘數(shù)據(jù)的分析去才發(fā)現(xiàn)問題，還都能夠按照經(jīng)濟(jì)學(xué)原理確立數(shù)學(xué)模型，對投資或其他決策是否依先生并且分析，預(yù)測未來的收益及風(fēng)險情況，為作出科學(xué)合理的決策能提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作事實說話，用數(shù)據(jù)深入探究工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，決定了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀地一把抓住了工作中工作中存在的突出問題，使這些問題無可爭辯地當(dāng)時的社會在面前，逼使人們無可奈何努力再努力提高水平、改正過來問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，增強(qiáng)了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報表，這些全是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們需要輸出的對這些信息的描述，也就是我們不需要說說別人這些信息倒底是啥；因為信息多，我們才要收拾，因為整理了，我們才必須提煉出有用信息。

一個最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專家，需要具備200以內(nèi)能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與影像展示，它有一個最重要的前提應(yīng)該是是需要懂業(yè)務(wù)，除開行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好就是有自己獨到的見解的見解。數(shù)據(jù)分析的目的就是按照研究數(shù)據(jù)實現(xiàn)方法能量轉(zhuǎn)化增長，若沖出行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析是成堆成堆沒有價值的數(shù)據(jù)圖表只不過。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師無非需要搭建中數(shù)據(jù)分析框架的要求，判斷統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。一方面必須因為數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為第二步的工作目標(biāo)表現(xiàn)出指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師前提是要掌握一些積極有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能身形靈活的與自身換算工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師廣泛的數(shù)據(jù)分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。有高級的分析方法有：具體分析法、降臨分析法、聚類分析法、怎么判斷分析法、主成分分析法、因子分析法、對應(yīng)分析法、時間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實現(xiàn)方法數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對于越加龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以要完全掌握或者的工具去對這些數(shù)據(jù)接受喂養(yǎng)靈獸、可以清洗、分析和處理，以迅速清楚地的到結(jié)果的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計能力。是指運用圖表和圖形想要數(shù)據(jù)分析師的觀點非常清晰、明確地淋漓盡致地展現(xiàn)不出來，使分析結(jié)果一幕了然。圖表電腦設(shè)計是門大學(xué)問，該如何中,選擇圖形，要如何進(jìn)行版式設(shè)計，顏色怎樣配搭等，都是需要能夠掌握一定會的設(shè)計原則。

如果沒有你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那么你也可以參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己拿起書本，找些案例開始怎么學(xué)習(xí)。

如果沒有你必須前輩的指導(dǎo)，那你你是可以聽從CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師我推薦的學(xué)習(xí)方法來學(xué)數(shù)據(jù)分析：

是需要，數(shù)據(jù)分析師要三個方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

要注意和excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個都很大的概念，查找領(lǐng)域也有很多的分析工具，除開：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大前提是單列）

2、專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文比較多想大家?guī)臀彝扑]自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，常指作用于業(yè)務(wù)講的技術(shù)和工具，通過某些、處理原始數(shù)據(jù)，將其能量轉(zhuǎn)化為當(dāng)價信息做指導(dǎo)商業(yè)行動。Gartner把BI符號表示為一個概括性的術(shù)語，1個步兵旅應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，查看數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并優(yōu)化系統(tǒng)決策和績效，連成一套最佳的方法的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更很簡單

自助式BI（也叫作自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫SQL知識的業(yè)務(wù)人員，也是可以實際豐富地的數(shù)據(jù)交互和一路探索功能，才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價值，從而pk型業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能可以不無論是于的的的BI軟件，也是可以由行業(yè)應(yīng)用軟件真接能提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，需要提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶這個可以相當(dāng)靈話的與數(shù)據(jù)交互，一路探索數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘到更多價值，為決策如何制定提供有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計和分析階段，提供給圖表相互聯(lián)動、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等多屏幕分析功能，用戶僅需通過極少的操作，便能找不到最有價值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價值

在在用悠久的傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，是需要先準(zhǔn)備數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，然后把由IT/分析團(tuán)隊修改分析看板和報表，而現(xiàn)在，緊接著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶不需要更快速、更太容易地訪問數(shù)據(jù)，這將幫他們在空前復(fù)雜的環(huán)境中更合適的做出決策。借助于自助式BI分析工具，是可以讓這一需求我得到滿足，也能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到BI多屏幕分析不過幾秒鐘提供給了相同高度易用的分析體驗。分析什么人員通過開小差拽急速完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計。不但怎么設(shè)計過程，可是也具備什么一定高度特色自助靈巧的數(shù)據(jù)搜尋能力。分析過程與業(yè)務(wù)深度融合，完全讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理聯(lián)成一體。

特色自助準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建角色儀表板和報表

業(yè)務(wù)人員已經(jīng)是可以自己電腦設(shè)計儀表板和報表，參照自己的業(yè)務(wù)必須通過數(shù)據(jù)分析、你選擇適合的數(shù)據(jù)可視化效果，并自然形成講見解，也能然后結(jié)論自己的Excel等數(shù)據(jù)，從而盡量的避免以往花大量時間準(zhǔn)備需求，然后交由IT部門開發(fā)（或是具體實施廠商）的業(yè)務(wù)模式，是可以進(jìn)階企業(yè)的整個結(jié)構(gòu)運行效率，以適應(yīng)瞬間萬變的市場環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

具體用法的數(shù)據(jù)分析方法除了以下13種：

1.具體描述統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是指運用制表和分類，圖形這些計算概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的聚集趨勢、離散時間信號趨勢、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗

參數(shù)檢驗

參數(shù)測定比較多除開U驗和T檢驗

1）U驗建議使用條件：當(dāng)樣本含量n減小時，樣本值條件符合正態(tài)分布

2）T分析檢驗使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時，樣本值符合正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗是是對總體分布情況做的假設(shè)，

通常方法和：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査準(zhǔn)確測量的可信度，例如調(diào)查問卷的真實性。

4.列聯(lián)表分析什么：主要是用于總結(jié)離散化方法變量或拉直變量之間如何確定存在相關(guān)。

5.相關(guān)分析：研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，對具體看有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討探討查找方向及查找程度。

6.方差分析

建議使用條件：各樣本須是相互獨立的任務(wù)道具樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差大小關(guān)系。

7.回歸分析

除開：一元線性回歸分析什么、20塊線性回歸模型總結(jié)、Logistic回歸分析什么包括其他重臨方法：非線性重臨、有序輪回、加權(quán)回歸等

8.聚類分析：樣本個體或指標(biāo)變量按其本身的特性進(jìn)行分類，尋找比較合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。

9.怎么判斷結(jié)論：依據(jù)什么已能夠掌握的一批分類內(nèi)容明確的樣品確立如何判斷函數(shù)，使再產(chǎn)生錯誤判罰的事例起碼，使之對推導(dǎo)的一個新樣品，可以確定它來自哪個總體感覺

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化為彼此互相的的的一組新的指標(biāo)變量，王用其中相對多的幾個新指標(biāo)變量就能綜合考反應(yīng)原多個指標(biāo)變量中所包含的主要信息。

11.因子分析：一種旨在搭建收集封印在多變量數(shù)據(jù)中、沒能然后觀察到卻引響或主宰一切可測變量的潛在因子、并肯定潛在因素因子對可測變量的影響程度和潛在因素因子之間的相關(guān)性的一種40多塊統(tǒng)計分析方法

12.R0C分析什么

R0C曲線是據(jù)一系列有所不同的二分類(分界值或做出決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)手工繪制的曲線

13.其他分析方法

時間序列分析、生存分析什么、填寫分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。