参考代码：绘制结果：----------喜大普奔----------1、董付国老师Python系列教材，亚马逊、京东、当当、天猫均有销售：1）《Python程序设计（第2版）》（2018年5月第6次印刷）出版社官方链接（亚马逊、京东、当当均有销售）：https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a1z10.3-b-s.w4011-16232114860.18.24a52226hIi8Bj&id=534581929248&rn=9311dcbc68fffcf57b7ae352800e485d&abbucket=62）《Python可以这样学》（2018年2月第5次印
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导读上篇文章Python的数学计算库scipy介绍中已经详细介绍过了scipy的用途，这篇文章主要来介绍如何安装scipy，本篇文章安装Python包的方法适用于其他的包安装Python包的方法通常有三种方法：通过pip来进行安装通过conda来进行安装通过whl文件进行安装下面对于scipy的安装主要也基于上面三种方法来进行pip安装包Python中安装库其实是非常方便的，通过pip就能很容易的进行安装pipinstallscipy有时候通过pip默认的源来安装包的时候会非常的慢，这时候我们可以通过修改pip的源来提供下载包的速度，有清华源、阿里源、豆瓣源等都可以使用，我这里使用的是清华源设
导读上篇文章Python的数学计算库scipy介绍中已经详细介绍过了scipy的用途，这篇文章主要来介绍如何安装scipy，本篇文章安装Python包的方法适用于其他的包安装Python包的方法通常有三种方法：通过pip来进行安装通过conda来进行安装通过whl文件进行安装下面对于scipy的安装主要也基于上面三种方法来进行pip安装包Python中安装库其实是非常方便的，通过pip就能很容易的进行安装pipinstallscipy有时候通过pip默认的源来安装包的时候会非常的慢，这时候我们可以通过修改pip的源来提供下载包的速度，有清华源、阿里源、豆瓣源等都可以使用，我这里使用的是清华源设
接着上回我们继续第三题问题3对附件表单3中未知类别玻璃文物的化学成分进行分析，鉴别其所属类型，并对分类结果的敏感性进行分析。我们的分析：基于问题二的分类模型，计算出每个待测样本点与簇中心的平方欧式距离，与2中得到的变量与簇中心的理想距离范围进行比较，完成分类，通过给模型添加微小扰动，观察样本数据统计规律变化，给出敏感性分析。结果及分析：该新模型对问题二的数据判断错误个案数为6，计算准确率为92.5%，原问题二的判断个案准确率为98.6%，即给于10%的扰动，模型的准确率变化6.19%且均方和显著性分析的结果也印证了分类结果的合理性和准确性，原样本点的情况也与实际分类结果大致符合，因此我们认为该
接着上回我们继续第三题问题3对附件表单3中未知类别玻璃文物的化学成分进行分析，鉴别其所属类型，并对分类结果的敏感性进行分析。我们的分析：基于问题二的分类模型，计算出每个待测样本点与簇中心的平方欧式距离，与2中得到的变量与簇中心的理想距离范围进行比较，完成分类，通过给模型添加微小扰动，观察样本数据统计规律变化，给出敏感性分析。结果及分析：该新模型对问题二的数据判断错误个案数为6，计算准确率为92.5%，原问题二的判断个案准确率为98.6%，即给于10%的扰动，模型的准确率变化6.19%且均方和显著性分析的结果也印证了分类结果的合理性和准确性，原样本点的情况也与实际分类结果大致符合，因此我们认为该
目录一、模块介绍二、模块源分析与参数解释三、实例求解四、参考一、模块介绍1.1模块功能 Scipy.optimize是Scipy中一个用于解决数学模型中优化类模型的子包，该子包中又包含了多个子功能模块见下表，不同方法不同条件求解最优化模型。本节介绍minimize对一般规划问题的模型建立与求解。问题类型模块多元标量函数的有/无约束最小化minimize最小二乘法最小化least_squares单变量函数最小化器minimize_scalar线性规划linprog1.2模型介绍 多元标量函数的最小化，是数学规划模型中更为一般的模型，该模块包括有限制性约束和无限
目录一、模块介绍二、模块源分析与参数解释三、实例求解四、参考一、模块介绍1.1模块功能 Scipy.optimize是Scipy中一个用于解决数学模型中优化类模型的子包，该子包中又包含了多个子功能模块见下表，不同方法不同条件求解最优化模型。本节介绍minimize对一般规划问题的模型建立与求解。问题类型模块多元标量函数的有/无约束最小化minimize最小二乘法最小化least_squares单变量函数最小化器minimize_scalar线性规划linprog1.2模型介绍 多元标量函数的最小化，是数学规划模型中更为一般的模型，该模块包括有限制性约束和无限
Scipy显著性检验显著性检验（significancetest）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是"小概率事件实际不可能性原理"来接受或否定假设。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。SciPy提供了scipy.stats的模块来
Scipy显著性检验显著性检验（significancetest）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是"小概率事件实际不可能性原理"来接受或否定假设。显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。SciPy提供了scipy.stats的模块来
