Python中的最大协方差分析 最大协方差分析（MCA）使两个不同数据字段之间的时间协方差最大化，并且与主成分分析（PCA）/经验正交函数（EOF）分析密切相关，后者使单个数据字段内的方差最大化。 MCA允许提取两个不同数据字段之间的主要共变模式。 xmca模块可将numpy.ndarray和xarray.DataArray用作输入字段。 测验 python -m unittest discover -v -s tests/ 核心功能 标准MCA / PCA 最大化协方差而不是相关==>最大协方差分析（MCA） 对数据字段应用纬度校正以补偿较高纬度中的拉伸区域 应用奇异矢量的旋转 正交Varimax旋转 倾斜的Promax旋转 通过希尔伯特变换使数据复杂化，以检查振幅和相位信息

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泰坦尼克号深度生存分析：使用Pandas，Matplotlib，Seaborn库来分析，可视化和探索乘坐泰坦尼克号旅行的人的数据，并使用Scikit学习建模算法来预测其生存的可能性

numpy矩阵工具包，python2.7版本，系统为64位可用。

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数据分析入门书籍《SciPy and NumPy》中文精要版，代码根据最新版本NumPy、SciPy、Scikit-image、Scikit-learn修正。

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

放弃Excel for Python Excel中的功能已转换为Python。 创建本教程的最初想法是，当我在网上花了很多时间试图搜索一站式服务以使用Pandas和Numpy复制Excel中最常见的功能时，就出现了。 尽管有许多教程/文章/博客，但是后来我不得不在多个选项卡之间来回走动，所以要避免浪费时间在多个选项卡之间移动，并且可能会有至少一个人在搜索相同的内容，而我想到了创建此教程。 在本教程中，我们将探索如何将Excel用作输入和输出，而其余所有Excel任务将使用Python库执行：Pandas和Numpy 当然，这不是最好的方法，但是它应该可以帮助您开始您的旅程，我正在研究另一种详尽的方法，应该很快就会推出。 祝您学习愉快！ 如果我的教程完全对您有帮助，您能给我买个科幻电影吗？

1.支持多维数组，采用欧氏距离 2.矩阵运算，尽量减少遍历，效率高！ 3.图形界面 4.多组测试数据

Python-B-spline-examples Python 中关于使用 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 评估和插值 B 样条曲线及其比较的示例。 要求 Python 2.7.x 或 3.xx， 麻木 西比 Matplotlib 弄脏手 假设您已经对 B 样条曲线有所了解，否则请使用谷歌搜索或。 让我们考虑一个名为plist的 9 点列表： plist = [( 3 , 1 ), ( 2.5 , 4 ), ( 0 , 1 ), ( - 2.5 , 4 ),( - 3 , 0 ), ( - 2.5 , - 4 ), ( 0 , - 1 ), ( 2.5 , - 4 ), ( 3 , - 1 ),] 我们将做两件事： A. 绘制三次 B 样条曲线，其中plist是控制多边形。 B.查找（内插），并绘制B样条曲线，该曲线走线槽的plist点和或使用三次B样条曲