无需依赖统计库也能在 Python 3.8 上轻松进行线性回归与矩阵计算

无需统计库，在 Python 3.8 中进行线性回归和矩阵计算

在数据分析领域，线性回归和矩阵计算是两项非常重要的技术。线性回归可以用来预测连续型变量之间的关系，而矩阵计算则可以用来处理高维数据。在 Python 中，有许多统计库可以帮助我们完成这些任务，如 NumPy、SciPy 和 statsmodels。

然而，在某些情况下，我们可能并不想使用这些统计库。例如，我们可能正在开发一个嵌入式系统，或者我们可能不想将额外的依赖项添加到我们的项目中。在这些情况下，我们就可以使用纯 Python 代码来进行线性回归和矩阵计算。

在本教程中，我们将介绍如何在不借助任何统计库的情况下，使用 Python 3.8 进行线性回归和矩阵计算。我们将以 Wooldridge 数据库作为案例，探讨如何使用纯 Python 代码来完成数据分析任务。此外，我们还会介绍一些有关全局变暖的有趣事实，并讨论如何在 Python 中进行矩阵计算。

如果您正在寻找一种无需依赖统计库就能进行数据分析的方法，那么本文将是您的不二之选。

使用 Python 进行线性回归

线性回归是一种统计建模技术，可以用来预测连续型变量之间的关系。在 Python 中，我们可以使用纯 Python 代码来实现线性回归。

首先，我们需要导入 NumPy 库。NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，它提供了许多有用的函数和数据类型。

import numpy as np

接下来，我们需要加载 Wooldridge 数据库。Wooldridge 数据库是一个经济学数据库，它包含了许多经济变量的数据。

data = np.loadtxt('wooldridge.csv', delimiter=',')

现在，我们可以使用 NumPy 的 polyfit() 函数来拟合线性回归模型。

model = np.polyfit(data[:, 0], data[:, 1], 1)

model 变量现在包含了线性回归模型的参数。我们可以使用这些参数来预测连续型变量之间的关系。

predictions = np.polyval(model, data[:, 0])

predictions 变量现在包含了预测值。我们可以将这些预测值与实际值进行比较，以评估模型的性能。

print(np.mean((predictions - data[:, 1]) ** 2))

使用 Python 进行矩阵计算

矩阵计算在数据分析中也非常重要。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库来进行矩阵计算。

首先，我们需要创建一个矩阵。我们可以使用 NumPy 的 array() 函数来创建一个矩阵。

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

现在，我们可以使用 NumPy 的各种函数来对矩阵进行计算。例如，我们可以使用 dot() 函数来计算矩阵乘法。

result = np.dot(matrix, matrix)

result 变量现在包含了矩阵乘法的结果。

结语

在本教程中，我们介绍了如何在不借助任何统计库的情况下，使用 Python 3.8 进行线性回归和矩阵计算。我们以 Wooldridge 数据库作为案例，探讨了如何使用纯 Python 代码来完成数据分析任务。此外，我们还介绍了一些有关全局变暖的有趣事实，并讨论了如何在 Python 中进行矩阵计算。

如果您正在寻找一种无需依赖统计库就能进行数据分析的方法，那么本文将是您的不二之选。