1、 Import 函数 from 库，往后可以直接使用 函数 import库，要使用函数则需 库.函数。
2、 %matplotlib inline是jupyter notebook里的命令, 意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口
3、 用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值，纵坐标为预测值（采用横坐标的标定作为标定）则预测点越集中在y=x坐标线上则回归预测效果越好。
4、 安装，http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv提供各种包whl文件。安装whl文件需要设置环境变量为D:\SOFT\Python27\Scripts, pip install whl提示安装成功。回到包所在文件打开cmd窗口输入pip install 包名，安装包。使用 import 包名测试是否安装成功。
5、 Numpy包： numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。建立多维数组 np.arange(1,10).reshape(3,3)
Numpy.array创建一个矩阵a，并对矩阵进行计算最大a.max(),最小，平均数a.mean()。也可以按行处理a.max(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。遍历前两行的第二列。三维可以理解为一个数字组成的立方块。
Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。以及随机函数模块。Numpy.random
6、 Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,y),系统自动建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图。比较，scatter比plot适合画散点图。
7、 Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构建数据结构。
8、 scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用import sklearn。
线性回归函数采用最小二乘函数拟合。给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。训练相关参数的值，再用这个参数给出线性方程预测未知y的值。函数调用方法，先创建一个引用，给定训练值。利用训练模型去预测测试集。
Kmeans:plot 是做折线图，也可以做散点图；scatter专门做散点图。在数据处理的时候要明确转变成数值型，不然会出现莫名现象Kmeans使用方法，首先创建KMeans模型，然后加载数据返回数据分类结果。
9、 request:网络爬虫相关包，可以伪装成浏览器，躲过服务器审查。
