包含信息的多少是以投影到轴（主成分）的方差的大小来衡量的，投影的方差大，代表这个轴包含的信息多，主成分是原来x1,x2...的线性组合，组合的系数是通过一个最大化投影方差的函数求解得到，得到的主成分与原来x的个数是相同的，从这里面选择方差贡献最大的几个主成分，来代替原来的x，就达到了降维的目的
这一步是将得到的两个主成分拼接到原数据数据上，并把这两列命名为Z1,Z2
pyecharts画横向条形图后显示为空白 这样问题有可能是浏览器把加载图片的js屏蔽掉了,开启方式如下：1、点击查看网站信息 2、找到设置，选择隐私设置与安全性，在右侧不安全内容的选择改为允许（默认的是屏蔽） 设置之后，重新运行代码，就看到可以显示图形了
普华永道.png(148KB) 2017至2019年行业分析报告，文件的所有内容全部来自公开渠道，并不涉及版权问题。分享链接：https://pan.baidu.com/share/init?surl=mxYfotjpLG_zuVBayf1o5g密码：0gtn
R2 也称为可决系数，调整后的R方（调整后的可决系数）会出现负值，有负值是正常的，计量的书上讲过许多情况都会出现负值的，例如：1、没有截距项，olsR2可能为负2、2 sls，3 sls也可能为负那么为什么呢？这是因为：IV、2sls，无截距回归等一些情况下，由于tss不等以rss ess，所以R2就会出现负数，你关键的知道R是怎么推导出来的，就知道为什么会出现负值了
正经解释 --过拟合 欠拟合测试集在训练集的 正负5% 之内的,属于拟合训练集高于测试集, 叫过拟合, 即,原模型对数据解释过度 (10% 基本确定过拟合,20% 确定过拟合)训练集低于训练集, 叫欠拟合, 即,原模型对数据解释的不准确(情况比较少见,常见于小数据)
非正经解释 --过拟合 欠拟合就好比你喜欢一个女生，这个女生有着自己的习性，为了追到这个女生我们经常会去迎合这个女生的习性。比如喝温水有固定的温度、挂电话只能她先挂、出去逛街不能哔哔太累、看书只能用书签不能折页........，这个就是我们学到的‘经验’。但是！万一也许可能这个女生某一天觉得你没有足够关心她每天都忙于自己的事情就和你分手啦..... 然后，当你再找女朋友时，你拿出这些
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：fact(n)=n!=1×2×3×⋅⋅⋅×(n−1)×n=(n−1)!×n=fact(n−1)×n所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。于是，f
实现的功能如下: 'abcdef'.cutprefix('abc') # 返回'def''abcdef'.cutsuffix('ef') # 返回'abcd'龟叔更偏好这种写法: removeprefix() 和 removesuffix()可能最终的选择有:cutprefix - 删除指定的前缀。trimprefix - 删除指定的前缀。stripprefix - 删除指定的
一、顺序表顺序表就是相对于表中的数据，地址也是顺序的，所以可以随机存取。但是在操作插入和删除元素的时候，由于要满足地址的连续性，所以要移动很多的元素位置，因此，插入或者删除一个顺序表的元素的时间复杂度是o(n)。很多时候，在对顺序表做合并的时候，需要先对表中的元素进行排序，然后再进行处理，这样可以避免每次都从头进行查询。二、链表链表就失去了顺序表的随机存取特点，即每次从中取一个元素都要
__init__是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值。__new__是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例，是个静态方法。也就是，__new__在__init__之前被调用，__new__的返回值（实例）将传递给__init__方法的第一个参数，然后__init__给这个实例设置一些参数。
*是序列解包，*range(0,6) 等效于0 1 2 3 4 5
引入第三方库from scipy.stats import ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel, levenefrom scipy import stats三种T检验均进行双侧检验H0:μ=μ0 H1:μ=μ0单样本T检验(ttest_1samp)使用ttest_1samp()函数可以进行单样本T检验，比如检验一列数据的均值与1的差异是否显著
原数据如下： 1、通过map方式，将类别映射为数值。city_to_state = { 'San Francisco' : 0, 'Baltimore' : 1, 'Miami' : 2, 'Douglas' : 3, 'Boston'
# 解决坐标轴刻度负号乱码plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决中文乱码问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #winplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] #mac
小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，而白点则为中位数。从上面图可以看出，黑色粗条不是以白点对称，数据是呈现偏态的，并且尾部存在异常值
方式一：Shift Enter 运行本单元，选中下一单元方式二：Ctrl Enter 运行本单元方式三：Alt Enter 运行本单元，在下面插入一单元
1、浅拷贝可以使用列表自带的copy()函数（如list.copy()），或者使用copy模块的copy()函数。深拷贝只能使用copy模块的deepcopy(),所以使用前要导入：from copy import deepcopy2、 如果拷贝的对象里的元素只有值，没有引用，那浅拷贝和深拷贝没有差别，都会将原有对象复制一份，产生一个新对象，对新对象里的值进行修改不会影响原有对象，新对象和原对象
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print的作用是输出数据到控制端,就是打印在你能看到的界面上 return的作用是返回计算的值,是有out的 如果一个函数没有写return，默认是return None总的来说：print是指输出到显示屏上。return是指该函数完成后返回一个值，当引用这个函数时，引用函数的值就是return的值，return不会向显示屏打印值
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