显示文件大小
data.shape
data
二.绘制多个变量两两之间的散点图：scatter_matrix（）方法
#绘制多个变量两两之间的散点图：scatter_matrix（）方法
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font)
scatter_matrix(
data[["area","distance", "money"]],
figsize=(10, 10), diagonal='kde'
) #diagonal参数表示变量与变量本身之间的绘图方式，kde代表直方图
#求相关系数矩阵
data[["area", "distance", "money"]].corr()
x = data[["area", "distance"]]
y = data[["money"]]
三、导入sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#建模
lrModel = LinearRegression()
#训练模型
lrModel.fit(x, y)
#评分
R2=lrModel.score(x, y)
print("R的平方:",R2)
#预测
lrModel.predict([[10, 110],[20, 110]])
#查看参数
lrModel.coef_
#查看截距
lrModel.intercept_
结果如下：
回归方程为：y=41.51x1-0.34x2+65.32
四、python全部代码
import pandas;
import matplotlib;
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix;
data.shape
#绘制多个变量两两之间的散点图：scatter_matrix（）方法
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font)
scatter_matrix(
data[["area","distance", "money"]],
figsize=(10, 10), diagonal='kde'
) #diagonal参数表示变量与变量本身之间的绘图方式，kde代表直方图
#求相关系数矩阵
data[["area", "distance", "money"]].corr()
x = data[["area", "distance"]]
y = data[["money"]]
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#建模
lrModel = LinearRegression()
#训练模型
lrModel.fit(x, y)
#评分
R2=lrModel.score(x, y)
print("R的平方:",R2)
#预测
lrModel.predict([[10, 110],[20, 110]])
#查看参数
lrModel.coef_
#查看截距
lrModel.intercept_
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。
