Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。
Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
Pandas 可以对各种数据进行运算操作，
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建并拟合模型
X = [[6], [8], [10], [15], [18]]
y = [[20], [25], [35], [50], [60]]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_,model.intercept_)
predict_
import matplotlib.pyplot as plt
def runplt():
plt.figure()
plt.title(‘披萨直径与价格曲线’)
plt.xlabel(‘直径’)
plt.ylabel(‘价格/元’)
plt.axis([0, 25, 0, 70])
plt.grid(True)
return plt
plt = runplt()
X = [[6], [8], [10], [15], [18]]
y = [[20],
1、IDLE 应用。
另外：如果出现No module named matplotlib问题。终端cmd输入。
pip install matplotlib
2 、Jupyter应用。
#加载手写数字库
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
digits = load_digits()
plt.matshow(digits.images[1])
p
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# cmd 启动
jupyter notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(-10,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
