Python环境安装教程-Windows

简介: Python环境安装教程-Windows

1. 下载

2. 安装

  1. 1.选择自定义安装,勾选添加Python到环境变量
  2. 2.全部勾选,然后下一步。
  3. 3.选前五个,然后选择一个自定义安装位置,点击Install.

  4. 4.安装成功

3. 验证

相关文章
|
22天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之 Scipy 显著性检验第9部分,介绍了显著性检验的基本概念、作用及原理,通过样本信息判断假设是否成立。着重讲解了使用scipy.stats模块进行显著性检验的方法,包括正态性检验中的偏度和峰度计算,以及如何利用normaltest()函数评估数据是否符合正态分布。示例代码展示了如何计算一组随机数的偏度和峰度。
22 1
|
22天前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
25 1
|
23天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。
|
23天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
23 1
|
25天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
26 1
|
24天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 5
显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否由随机变异引起,或是假设与真实情况不符所致。SciPy通过scipy.stats模块提供显著性检验功能,P值用于衡量数据接近极端程度,与alpha值对比以决定统计显著性。
23 0
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 3
本教程介绍了SciPy中的插值方法,包括什么是插值及其在数据处理和机器学习中的应用。通过 `scipy.interpolate` 模块,特别是 `Rbf()` 函数,展示了如何实现径向基函数插值,以平滑数据集中的离散点。示例代码演示了如何使用 `Rbf()` 函数进行插值计算。
23 0
|
2月前
|
数据可视化 IDE 开发工具
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)
289 13
|
2月前
|
监控 数据可视化 搜索推荐
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)2
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)
40 8
|
2月前
|
数据可视化 API 数据处理
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)
【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)
128 5