今天主要看的是这本书，因此就来记下今天的学习内容。
1、集合，set（）。元素不重复，而且是无序的；不支持索引；一般通过（）或者 {}来创建集合。
2、几个函数
map（）。例子：b = map（lambda x：x+2，a）
b=list（b）
在python3中才需要第二步。使用map（）函数的优点是效率高。
reduce（）函数。map（）用于逐一遍历，而它用于递归计算。
例子：计算n的阶乘：reduce（lambda x，y：xy,range(1,n+1)）
filter()函数。过滤器，用来筛选出列表中符合条件的元素。
3、几个库的介绍
python并没有提供数组功能，虽然列表可以完成基本的数组功能，但是它并不是真正的数组，在数据量很大时，速度会非常慢。
numpy（之后会具体学）
scipy：提供矩阵运算。
matplotlib：注意其默认字体是英文字体，所以做图之前要手动指定默认字体为中文字体。例如：plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
以及做图时负号无法正常显示的问题。
pandas：今天使用这个导入excel表格了，心里很是开心，尽管并不明白为什么excel表格中明明有好几张子表格，可是为什么在ipython notebook中之显示了一个表格呢？
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statsmodels:更加注重数据的统计建模分析。
4、今天待解决的问题：
from scipy.optimize import fsolve
def f(x):
x1=x[0]
x2 = x[1]
return[2x1 - x22-1,x1*2-x2-2]
return = fsolve(f,[1,1])
print(result)
为什么这段代码有问题啊？
python数据分析与挖掘实战（二）
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