Tutorial de ciencia de datos
Hoy, los datos gobiernan el mundo. Esto ha resultado en una gran demanda de científicos de datos.
Un científico de datos ayuda a las empresas con decisiones basadas en datos para mejorar su negocio.
Empiece a aprender ciencia de datos ahora »Aprendiendo con ejemplos
Con nuestro editor "Pruébelo usted mismo", puede editar el código de Python y ver el resultado.
Ejemplo
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy
import stats
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
x = full_health_data["Average_Pulse"]
y = full_health_data["Calorie_Burnage"]
slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)
def myfunc(x):
return
slope * x + intercept
mymodel = list(map(myfunc, x))
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.ylim(ymin=0, ymax=2000)
plt.xlim(xmin=0, xmax=200)
plt.xlabel("Average_Pulse")
plt.ylabel ("Calorie_Burnage")
plt.show()
Haga clic en el botón "Pruébelo usted mismo" para ver cómo funciona.
Descargar Python
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