python怎么计算矩阵的和 python用numpy来创建矩阵的例子？
python用numpy来创建矩阵的例子？
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returningnumpyimportrandom
randArrayrandom.random(size(2,4))
#输出
#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])
random函数收不到不需要生成任务道具矩阵的形状的元组才是真正参数。上面的代码可以说赶往一个两行四列的洗技能矩阵，随机数的值坐落0到1之间，矩阵是
类型。除此之外random函数外，还有生成整数洗技能矩阵的函数randint。
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outsidenumpyimportrandom
random.randint(1,100,size(3,3))
#输出
#array([[74,76,46],[90,16,8],[21,41,31]])
如何成为一名数据科学家？
大致是能制做出一类自己的数据地图吧。
这是我自己做得像的，子集了近10年来的数据分析职业经验，做个参考了数十份行业内的认可著作、等，生克制化数十万字的浩大学习资料，才有了这个。
基础别人前，自己也得有拿的全力出手的干货吧，要不然怎么心悦诚服？
先说一个，如果不是题主只是因为替不高端的title来的，那我劝你识趣点彻底放弃美好幻想，现实中数据科学家仅仅直呼其名而己，没什么用，就算别人转过头来就怀疑你是为他们.服务的呢？
那这个概念是怎么来的？
程序员觉着自己不适合我编程，产品经理感觉自己不适合做产品，统计会计觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来像蛮高上大的，想做的事情和我也其实没什么差距，我去试下？
嗯，大部分大都那样。
你们认为的：
这种人存不未知？存在，但醒一醒，数量很少，而且是需要十年的历练。
据我了解，多个互联网大公司的数据leader，他们是导导表，跑下数据，接着按业务需求把数据给别人，偶而还帮各个部门做一些充当的需求，挖掘点用户数据肯定大量点。
离数据科学家还远着，这那是现实。
但并不是什么没办法，成为数据科学家，还是有路其规律。
1、数据科学家怎摸来的？
先有Data science，再有做此行当的人datascientists。
science都是去做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是门类丰富存储硬件，全面处理软件。奇妙的是研究对象是不同领域，因此一个datascience过程，产出物肯定并不一些第一项知识，提示和决策，甚至还可以学习拓展对某个领域认知。
2、数据科学家的类型
第一种，偏总结。
可以算，类似商业分析这种，是需要你懂行业，懂市场，懂公司管理和经营，然后把再去解决问题的方法。
要注意工作，基本是清清数据，做一做讲，出出报告，搞个洞察到，但紧接着大数据的到来，对模型建立能力、工具使用能力、数据处理能力必须了。
Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。
还得懂市场、经济、统计的知识。
第二种，偏算法。
想研究类的升华，.例如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究什么就得有成果，就得能从空中落下（这句话也不是我说的，是马老师）。
那这种就非常好理解了，把算法从Research可以做到Product。
要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力倒是或者的。
3、数据科学家的核心技能
除了数据分析，另外什么？
不过数据科学在公司里的应用我还是基础层次，老板招聘可能会只是因为想让公司赶不及AI的末班车，但不太懂要如何让数据曾经的生产力，噱头是要注意的。公司越大，职位边界会越什么都看不清楚。
所以，数据科学家肯定强大产品经理一般的嗅觉能力，的或仅仅媲美程序员的代码能力。
不然的话你可能会很很迷惘，自己在产品和变更土地性质都没有话语权，逐渐地都变成了支持部门。
因为要在大方向上，更加积极主动一点，从insight到product，要全程参与，真有很培养和训练能力，接着才能有数据话语权，这可并非写个python、sql也可以etl就能实现的。
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