我在学习python数据分析与挖掘做的笔记，希望对你们有用！当然我上传是为了以后更好的查看与学习。里面的内容有假设检验，卡方检验，方差检验，Pearson相关系数，线性回归，以及复合分析等的相关知识点与代码。

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文件包含三部分，首先是财富模拟的初始条件，其次是代码实现，最后是模拟结果截图。 模拟基于一个财富分配游戏： 房间里有100个人，每个人有100元钱，每个人每天都要拿出一元钱随机给另一个人，每个人从18岁开始游戏，一直玩到65岁退休，在约为17000天的游戏过程中，财富会如何变化？ 针对不同的初始条件进一步将模型划分为四类：第一是“基础财富模型”；第二是“不同人和富二代”；第三是“对富人征税”；第四是“努力的人会更好吗”。

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深层OF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题方法！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录，分别称为“视频”和“表”。 前者应包含您正在使用的视频（原始数据或从DLC获得的带有标签的视频）； 后者应该具有您从DeepLabCut获得的所有跟踪表，格式为.h5或.csv。 如果您不想自己使用DLC，请不要担心：一个兼容的小鼠预训练模型将很快发布！ my_project -- Videos ->

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这本书比韦斯.麦金尼的《Python for Data Analysis》更适合入门学习，强烈推荐。

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