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鸢尾花书《编程不难》02---学习书本里面的三个案例

文章目录

  • 1.引言
  • 2.第一个例子---模拟硬币的投掷结果
  • 3.第二个例子---混合两个一元高斯分布的随机数
  • 4.第三个例子---线性回归的作图
  • 5.关于书中的问题的解决方案

1.引言

今天的这个文章主要是阅读学习鸢尾花书系列的第一本《编程不难》,今天主要是记录下书里面的两个例子,因为某些原因,这个Github上面提供的代码有些问题,所以这篇文章也涉及到我对于这个问题的解决方案,主要是记录下这个学习的过程;

下面的这个是我学习的第一个例子:

image-20250203150458547

下面的这个是学习书里面的第二个例子:

image-20250203150631932

我下面用到的代码都是来自于图书作者的Github官方账号,想伙伴们可以去Github平台的作者的仓库进行获取;

2.第一个例子—模拟硬币的投掷结果

导入相关的库:

image-20250203151614722

确定硬币的投掷的次数,并且定义数组存储实验的最终结果:

image-20250203151636983

通过循环记录得到的结果,并且进行可视化:

image-20250203151737771

3.第二个例子—混合两个一元高斯分布的随机数

下面的是生成随机数据,进行随机组合,绘制直方图:

image-20250203151844324

可视化的结果:表示不同数值对应的频数,他们的相加求和就是1000,这个纵坐标denisity翻译就是密度,对应我们的实际问题就是这个值出现的次数;

image-20250203151952605

4.第三个例子—线性回归的作图

下面的是生成数据,调用scatter绘制散点图的结果;

在这个过程中添加了噪声,所以这个数据的点看起来比较凌乱;

image-20250203152132803

下面的是调用regress求解线性回归方程的作图(这个也是我认为书里面的错误吧,后面我会介绍这个地方以及我自己的解决的方案);

image-20250203160507990

5.关于书中的问题的解决方案

这个书里面也不算是错误吧,反正在我的这个jupyter上面是跑不通的,所以我查了资料对于这个地方进行了修改;

不同之处有两个地方(左边是我修改之后的,右边儿是Github上面作者提供的):

1)导入的包:作者导入的是statistics这个包,我换成了scipy里面的一个;

2)函数的返回值的处理和函数的调用,作者直接使用liner_regress这个函数,我使用的是lingress函数,还有就是返回值的问题,我在原来的基础上加上了一个*rest用来处理其他的返回值结果;

image-20250203160751411

如果您遇到了和我一样的问题,不妨按照我的方式解决一下,或许可以成功,因为这个取决于我们的环境和解释器诸多因素,以上就是我的解决方案;

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