作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西,但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
在数据科学界,Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具,采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令,通过隐藏输出加快速度,向Jupyter Notebook添加其他功能,等等!
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时,一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物,并能真正提高生产力。因此,我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧,我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的,有些可能是比较新的,但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库,但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。
IPython中的‘I’即代表交互的意思,所以IPython提供了丰富的工具,能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令,就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法,供Python爱好者参考。
什么是IPython?可能很多人已经在用,却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释:
IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户(初学者和高级用户)的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合,这些库使它可以保持活力和高效。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程,方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
今天就公开啦:Jupyter Notebook,没有Pycharm,没有Vscode,没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今,使用了两年半多的时间,今天就好好聊聊它~
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形,而是获得对数据集的理解,并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库,但是现在已经过了1年的时间了,我们看看现在有什么新的变化。
Python是一门神奇的语言。事实上,它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在,这些库使它能够做到非常动态和快速。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计,比任何软件工程师都更擅长软件工程的的统计学家”。许多数据科学家都有统计学背景却缺乏在软件工程方面的经验。我是资深的数据科学家,在StackOverflow中python编码排名前1%。今天我们来聊聊我经常看到的很多(初级)数据科学家常犯的10个编程错误。
一款优秀的开发环境,不仅能提高 coding 效率,还拥有强大的扩展能力,那么 Jupyter Notebook 就是不二之选。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
如果你想用Python进行数据分析,那么Jupyter notebook是你必须要熟练掌握的工具之一,而Notebook也有很多省时好用的小技巧,本文将分享我在使用Notebook时习惯使用的一些操作!
如果你对数据科学感兴趣,你可能对这个工作流程很熟悉:用jupyter创建一个项目,然后开始编写python代码,运行复杂的分析,训练一个模型。当notebook文件随着函数、类、绘图和日志的增加而增大时,你会发现自己面前有一个庞大的代码块。如果幸运的话,项目有可能进展顺利,这再好不过了!
Helm从入门到实践
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。本文需要读者对 Docker、Kubernetes 等相关知识有一定的了解。 本文将介绍 Helm 中的相关概念和基本工作原理,并通过一些简单的示例来演示如何使用Helm来安装、升级、回滚一个 Kubernetes 应用。
Jupyter Notebook作为一款经典的交互式编辑器,在视图数据等实时展示方面有其特有的优势,但是相比pycharm、sublime等编辑工具,Jupyter Notebook在开发过程中又显得有些“笨拙”,今天给大家介绍几个方法,让Jupyter Notebook用起来更加得心应手。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
与大多数人一样,我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的,因为对于初学者来说,在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
在这篇文章中,我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟,以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的,使用起来很有趣的Python包。
在上篇文章[Objective-C Runtime] 类与对象详细讲解了Runtime机制对于类和对象相关处理,今天继续讲解一下Runtime在成员变量和属性上的处理方法和策略。 成员变量(Ivar)的数据结构 在Objective-C中,成员变量即Ivar类型,是指向结构体struct objc_ivar的指针,在Objc/runtime.h 中查到,如下所示: typedef struct objc_ivar *Ivar; 结构体struct objc_ivar的数据结构如下所示: struct o
本指南探讨了允许你使用 Python 执行数据分析的最佳实践和基础知识。在本指南中,你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库(如 Pandas , Matplotlib 和 Numpy )轻松、透明地探索和分析数据集。
本文最初发表于 Kdnuggets 网站,经原作者 Nicole Janeway Bills 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
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时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西:图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI)。
Python是一门神奇的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员工作角色和数据科学职位上的有用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的一个恰当选择。它的成功和流行的一个原因是它的健壮的库集的存在,使它如此动态和快速。
我们非常高兴发布了PaddlePaddle V0.10.0版,并开放了新的Python API。 之前在v0.9.0版,完成一个训练或预测任务至少需要两份python文件,分别是定义数据生成器和定义网络拓扑结构的文件。用户通过运行paddle_trainer的C++程序来启动PaddlePaddle任务,该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件,然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量数据启动训练循环。这与Python的现代编辑方式不符,比如Jupyter Notebook。 新版的API被称
你将学习处理文件,让程序能够快速地分析大量的数据,你将学习错误处理,避免程序在面对意外情形时崩溃;特殊对象,用于管理程序运行时出现的错误;
在上篇文章Objective-C Runtime:深入理解类与对象中,讲解了类与对象的相关内容。
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
封面图片来自:mysql官方文档,8.0版本,InnoDB Architecture。
PEP 是 Python Enhancement Proposals 的缩写,直译过来就是「Python增强建议书」也可叫做「Python改进建议书」,说的直白点就是Python相关的一些文档,主要用来传递某些信息,这些信息包括某个通知亦或是某个新的规范。关于更深层次的概念,大家有兴趣的可以自行去了解。
在之前的教程中,我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型,并且达到了约 86% 的准确度。
提取数据,特别是从网络中提取数据是数据科学家的重要任务之一。Wget 是一个免费的工具,用于以非交互式方式从 Web 上下载文件。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议,通过 HTTP 代理进行检索。由于它是非交互式的,即使用户没有登录,它也可以在后台工作。所以,如果你想下载一个网站或一个页面上的所有图片,wget 会帮助你。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
文章授权转载自 Python与算法之美,粗体文字为生信宝典的修改和补充。文后有生信宝典原创的系列Python学习教程(Python2和Python3)。
现在你将把函数与你从之前练习中了解到的变量结合起来。如你所知,变量给数据片段一个名称,这样你就可以在程序中使用它。如果你有这段代码:
使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情,所以要想强化数据分析的技能,需要大家不断练习。同时,我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。
要使用 Python ,首先要把它安装到你电脑里。打开 Python 官网 下载安装包。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下。为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator[1],将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU。这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式
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