因为这个安装方式是全靠网络的，可能有一点问题就不行了，我们换个方式吧。pip install jupyter_contrib_nbextensions -i a https://pypi.douban.com/simple先执行一下这个，然后执行jupyter contrib nbextension install --user就可以了。
赵娜0418
2020-04-19
标准语法是：X2[行(起始位置：终止位置：步长和方向)，列(起始位置：终止位置：步长和方向)],上图中的意思是从起始位置到结束位置，步长是2，从起始位置到结束位置，步长是3，所以切出来的结果就是上图中的样子。
赵娜0418
2020-04-19
加不加没有关系，因为Python中是有str存在的，所以不加也没关系，但是如果你改成int32就不可以了，因为Python中没有int32存在。
赵娜0418
2020-04-18
图片中有两种数据类型，一种是小数，一种是字符串，它必须把所有的都转换成字符串的数据类型，所以上面图片中的小数都会被转换成字符串，所以0会被转换成空字符串，所以有了上图中的结果。
赵娜0418
2020-04-18
最简单的方法是看有几对儿方括号，有几对儿方括号就是几维数组，也可以利用以下代码查看数组的维度。 print("数组形状：",a1.shape) print("数组的维度数目",a1.ndim)
赵娜0418
2020-04-18
第一个参数probability是概率，第二个参数mean是均值，就是你算的正态分布最高的取值，第三个参数standard_dev是均值
赵娜0418
2020-04-17
执行以下代码即可实现print('='*30 '\n姓名: 张三\nQQ:123456\n电话:18397893468\n公司地址：北京市海淀区丹龙大厦\n' '='*30)
赵娜0418
2020-04-16
卡方分布多了一个平方，两个分布的公式构造不一样，卡方分布是先有正态分布，有了正态分布才可以构造出下图中的函数，所以一定是先有正态分布才有的卡方分布
赵娜0418
2020-04-16
偏态系数=0为对称分布 偏态系数> 0为右偏分布 偏态系数< 0为左偏分布 偏态系数大于1或小于-1，被称为高度偏态分布；偏态系数在0.5～1或-1～-0.5之间，被认为是中等偏态分布；偏态系数越接近0，偏斜程度就越低 下面是偏态系数的计算公式
赵娜0418
2020-04-16
是的，除非你要计算的是1 2i的自然对数，这时候就不是0i了，但是我们一般采集到的的数据不会是复数，所以我们一般拿到的数据都是-1、-10、-1.5这样的数值取对数，但是直接算负数的对数是算不出来的，但是我们可以求出来-1 0i的对数，而-1 0i的对数的结果和-1的对数的结果是相等的，所以0i是我们手动填上去的，加上0i以后负数的对数就可以算出来了。
赵娜0418
2020-04-16
i 代表是一个虚数， i 等于根号下-1，那么上图中最后的结果 i π 就等于根号下-1乘以π，因为根号下-1比较麻烦，所以我们统一写成 i
赵娜0418
2020-04-16
官方默认的n_estimators是等于100的，=warn是会弹出一个警告，告诉你在未来的版本里随着数据量越来越多n_estimators会有一个增多的趋势
赵娜0418
2020-04-15
