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基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

在深入探讨 Python 之前,简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行,因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面,Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本,特别适合机器学习和数据分析,完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版:它免费,无需任何设置,预装了许多包,易于与世界共享,并且可以免费访问硬件加速器,如 GPU 和 TPU(有一些限制)。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本,请确保虚拟环境已正确安装(按照设置说明操作),激活它,然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来,打开笔记本并将其下载到选择的目录中,方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后,切换到该目录并运行 jupyter notebook。

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左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因

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