1.Scipy简介
使用python做科学计算，详情参考官方文档
scipy软件包包含专用于科学计算中常见问题的各种工具箱，他的不同子模块对应于不同的应用程序，例如插值，积分，优化，图像处理，统计，特殊功能等。
2.scipy-插值举例
上例为一维插值，在两点之间平均插值
插值的应用：填充空数据（数据预处理）
填充空数据的方法：
- 平均值
- 中位数
- 众数
- scipy插值（多种）
- 拉格朗日中值定理插值（高阶插值方法）
- 算法，回归算法，model.fit(),model.predict()
- kmeans聚类，聚类之后（根据相近的数据）进行填充
拉格朗日插值法：
拉格朗日插值法举例：
应用拉格朗日插值法对上表进行插补，使用缺失值前后各5个未缺失的数据参与建模，得到插值结果如下：
在进行插值之前会对数据进行异常值检测，发现2015/2/21日的数据是异常的（数据大于5000），所以也把此日期数据定义为空值，进行补数，利用拉格朗日，结果是4275.255和4156.86，这两天是周末，所以销售额一般要比周一到周五多，所以插值结果比较符合实际情况。
3.统计(scipy.stats)
连续随机变量和离散随机变量
参考：
假设检验是最常用的指标：
假设检验也叫显著性检验，是以小概率反证法的逻辑推理，判断假设是否成立的统计方法，它首先假设样本对应的总体参数（或分布）与某个已知总体参数（或分布）相同，然后根据统计量的分布规律来分析样本数据，利用样本信息判断是否支持这种假设，并对检验假设做出取舍抉择，做出的结论是概率性的，不是绝对的肯定或否定。
Original: https://www.cnblogs.com/xiuercui/p/12292563.html
Author: 程序界第一佳丽
Title: Scipy
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