大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程回归计算的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程回归计算的解答，让我们一起看看吧。
Python能否进行大规模数值计算？
numpy, pandas肯定适合你，Python在人工智能上有着卓越的表现，Google开源了Tensorflow深度学习系统，在数据的处理和图像的处理上都有着卓越的表现，题主也可去研究研究。
感觉在问这个问题的时候，你可能主要是怀疑Python的性能吧?其实Python很多比较好时的模块都是用c写的，像numpy是一个常用的Python数值计算的库，他就是用c的。而且，现在电脑的配置也不像十几年前那么低了。今年Python依靠人工智能而掀起了一股浪潮，作为人工智能产品开发中最受欢迎的编程语言，而人工智能相关产品的开发，自然也离不开大数据的支撑，所以不用去怀疑Python能不能进行大规模的数值计算。
关於minitab做偏最小二乘法pls的问题？
minitab——回归-偏最小二乘、matlab——plsregress、Python ——from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression 这三个PLS的结果全部都不一样 其中matlab与Python结果相差不大，可能是由于matlab使用SIMPLS算法，Python使用NIPALS造成的。
但是minitab的结果相差太大。SPSS竟然没有PLSR，还要安装扩展包，装完扩展包还要你安装Python2.7。python怎么修改写好的代码？
你可以按照以下步骤修改已经写好的Python代码:
2. 定位到你想要修改的代码部分。
3. 修改你想要改变的内容。
4. 保存你的更改。在大多数编辑器中，可以使用组合键Ctrl+S或Cmd+S来保存更改。如果你之前进行了代码编辑，那么可能在保存前，编辑器会提示你是否保存前面做的更改，记得选择保存。
要修改已经编写好的Python代码，可以使用文本编辑器或集成开发（IDE）。打开具有.py扩展名的Python文件并进行修改。
在对代码进行修改之前，最好在代码备份上进行修改，并确保在修改代码时保留原来的语法结构和缩进风格。
要查看修改的效果，可以运行代码并检查输出结果是否仍然符合预期。同时，还可以使用版本控制工具对代码进行管理，从而方便代码的跟踪和修改。
到此，以上就是小编对于python编程回归计算的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程回归计算的3点解答对大家有用。
