文末领取【商业分析资料】
昨日文章→：Python可视化教程（上）—基础篇
先在文章的开始晒一下主要成果图。
下面进入正题吧！
01 模型概念
2024年08月30日
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01 模型概念
2024年08月30日
在这篇文章中，作者分享了一些Dropbox设计师在发现阶段寻找问题的方法。因为可供访问的数据量和工具因公司而异，这些能帮助您在自己的设计流程中，为数据驱动找到一些新的方法。
您的团队打算重新设计您们产品的着陆页。当前着陆页的流程体验已经过时，需要更新，项目的目标是增加用户首次访问产品时的关键行为转化量。实现这一目标的参考指标，是能观察到的用户参与和回访的增量。
2024年08月30日
保护视力现在成了我国的基本国策。这一点开爸无条件举双手支持。
适当减少一些重复性的作业——比如“数一亿粒米”之类。多增加户外体育的时间……
但怎么来说，阅读可不能荒废。
偶然得到美国对岸一家私校 St.Albans School 的暑假书单（四年级，相当于9岁）
我除了运用复制黏贴的技能以外，还花费了一点小时间，对照兰斯（Lexile）官网，将每本书的lexile指数标注了出来。给有需要的家长。
2024年08月30日
矩阵的秩R等于对应向量组的秩等于对应方程组的主未知量个数。
矩阵的秩是用最大非零子式定义，向量的秩用极大无关组定义。
使用dumpy.linalg.matrix_rank()函数：
2024年08月30日
NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：
numpy.dot 函数计算两个数组的点积。
2024年08月30日
跟Python的IO读写功能一样,numpy中也有文件的读写功能,将ndarray对象也可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载。方便保存使用numpy编写的代码。在numpy中也有一些高级的库,今天我们这里简单讲一下矩阵库和线性代数的库,让我们更了解numpy这个模块。
一、IO操作
Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。现在在Numpy中可用的IO功能有: