Python数据分析求解题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python数据分析求解题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

根据现有数据,编写分析报告,分析电影市场情况并预测观众群对“四合影业”计划投拍的电影《青春的竞赛》的评分。
请从a04子目录中选取需要的数据文件,依据俱乐部的观众评分(评分为10分制),利用统计图表分析说明影片类型、导演等因素对观众的影响,以及导演擅长的电影类型,最后预测某俱乐部中的5位会员对于《青春的竞赛》的评分范围,本赛题需要提交分析报告和相关程序,本题的抽取参数是5个会员ID(保存于id04.txt文件中)和数据文件。
分析报告和所提交的程序的要求:
1、 利用WPS或WORD软件完成分析报告,文件名为anl0400.doc或anl0400.docx,报告中需要明确描述分析方法,分析过程。
2、 分析报告中用明确的表格显示以下数据,评分最高值,评分最低值,评分中位数,评分均值 。
3、 分析报告中至少包含三种图,分别能够表达“各种类型片票房收入比较”,“导演票房收入比较”,“导演执导过的影片类型”的内容。
4、 提交支撑程序名为ans0400.py,要求程序运行后不可做任何人为操作,自动完成以下任务:
1) 在一个子图系统中输出要求3中所提及的三种图,该子图水平排列,顺序以要求3所列顺序为准,每个子图的具体形式不限。程序能够有提示地输出4个数据:评分最高值,评分最低值,评分中位数,评分均值。
2) 要求按次序将分析得出的评分最高值,评分最低值,评分中位数,评分均值,存入ans0400.dat文件中,要求ans0400.dat只包含所要求的4个浮点型数据,每个数据保留2位小数,英文逗号分隔,不分行,文件样例如下:
9.12,2.65,6.12, 5.68

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这题题目难以理解!!! 参考技术A 这题我有答案,上次我和我们老师一起给搞出来了,你现在搞出来没有啊?

Python分析捕食者和被捕食者模型 | 拟合求解a,b,c,d

文章目录


一、问题来源

问题来自帮朋友做的一个题,如下所示:

我主要做了:

  • 可视化捕食者和被捕食者数量随时间变换情况;
  • 利用 numpy 的 polyfit、poly1d 拟合数据点分别得到两个多项式方程;
  • scipy求导并代入值计算;
  • 等式两边的输入都有了,用多元线性回归(fit_intercept=False,不要截距)拟合数据,分别估计方程两个参数;
  • 最终得到拟合的 a,b,c,d 的值;

二、引言

捕食者和被捕食者模型(Predator-Prey Model),这是生态学中非常经典的一个模型。

假设一个生态系统中有两个物种,其中一个为食草动物,两者分别构成了捕食者和被捕食者。以兔子和狐狸为例:

  • x ( t ) x(t) x(t) : 狐狸的数量随时间变换的函数
  • y ( t ) y(t) y(t):兔子的数量随时间变换的函数

如果没有兔子,狐狸的数量会因为缺少食物而减少:
d x   d t = − a x , a > 0 \\frac\\mathrmd x\\mathrm~d t=-a x, a>0  dtdx=ax,a>0

事实上,生态系统中的兔子和狐狸存在一种互动关系,兔子的数量会因为狐狸数量的增加而减少,狐狸的数量也会因为兔子数量的减少而减少,两者之始至终都相互影响。我们用正比于两者数量的积来表示这种互动关系, 所以更精确的模型可以这样写:

d x   d t = − a x + b x y \\frac\\mathrmd x\\mathrm~d t=-a x+b x y  dtdx=ax+bxy

现在考虑兔子的数量,如果没有狐狸,并且假设自然资源、空间充足,那么兔子会呈现指数式增长:

d y   d t = d y , d > 0 \\frac\\mathrmd y\\mathrm~d t=d y, d>0  dtdy=dy,d>0

事实上,兔子的数量会随着狐狸数量的增加而减少,这种减少体现在两种生物的互动过程中。

结合之前的分析,我们可以得到一个综合的微分方程组:

d x   d t = − a x + b x y \\frac\\mathrmd x\\mathrm~d t=-a x+b x y  dtdx=ax+bxy

d y   d t = d y − c x y \\frac\\mathrmd y\\mathrm~d t=d y-c x y  dtdy=dycxy

捕食者和被捕食者模型,这个著名的方程组也叫做 Lotka-Volterra predator-prey model。


三、Python分析

可视化捕食者和被捕食者模型随时间变换情况:

利用 numpy 的 polyfit、poly1d 拟合数据点,分别得到两个多项式方程。

scipy求导并代入值计算,等式两边的输入都有了,用多元线性回归(fit_intercept=False,不要截距)拟合数据,可以分别估计方程两个参数;最终得到拟合的 a,b,c,d 的值。


以上是关于Python数据分析求解题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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