实习生问:我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码,为啥不用PyCharm呢? … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析,挖掘,直接下载Anaconda安装后,就可以启动jupyter notebook,写代码也感觉比较方便,尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候,PyCharm优势就非常明显了
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型,最好的降噪模型之一。
scikit-learn 作为经典的机器学习框架,从诞生至今已发展了十余年,其简洁易用的 API 深受用户的喜欢(fit()、predict()、transform() 等),其他机器学习框架或多或少都会借鉴。但其运算速度一直广受用户的诟病。熟悉 scikit-learn 的朋友应该清楚,scikit-learn 中自带的一些基于 joblib 等库的运算加速功能效果有限,并不能很充分地利用算力。
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
先说一段题外话。我是一名数据科学家,在用SAS做分析超过5年后,我决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python!
自学一门编程语言着实不易。从我自己的经历看,你需要翻越好几个障碍,从心态,到体力,再到思维,最终才能成为一名优秀的程序员。所以说掌握一门语言,需要你用心去感悟,去认真体会你和“她”的那一丝默契。
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Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习:
主要内容:如何安装,运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图,数据分析,还有发布代码。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本,并且在会用到多个不同的库,例如pandas、matplotlib等。
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
numpy是一个开源的python数值计算库,专为进行严格的数字处理而产生。它提供了许多高级的数值编程工具,如矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。
有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议:
我们大家熟知的一些本地的码代码的工具,pycharm, vs code,eclipse,sublimtext,vim等等,今天我们来介绍一下新的在线的交互式的码代码的工具。
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法,只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前,本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的,并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件:张量和梯度。
我们有时候写着写着发现需要引入新的库,就又得回到前面,再 import 一波,如果你用的是类似 jupyter 的编辑器,你添加完 import 语句之后还得再运行一下代码块。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本,用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库,使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器,用于安装、更新和管理软件包。
作者:Zack Jost 翻译:梁傅淇 校对:丁楠雅 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 Zack Jost是美国第一资本投资国际集团的首席数据科学家,这是他为Python新手所写的入门指南,能够帮助有志于使用Python来做数据分析的读者更轻松、更愉悦地度过入门期。 有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议: 1. 在这里(https://www.continuum.io/downloads)下载适用于
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
拥有超过600万用户,开源Anaconda Distribution是在Linux,Windows和Mac OS X上进行Python和R数据科学和机器学习的最快和最简单的方法。它是单机上开发,测试和培训的行业标准。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 审校 | reason_W 【AI科技大本营导读】Python的强大和灵活相信已经毋庸置疑了。那么数据科学中,我们又需要掌握哪些基础知识点才能满足使用需求
现在,我写代码已经越来越离不开 VSCode 了,这些插件可以让编码效率提升至少一倍,根本停不下来,只要你的思路不卡壳,写代码就像是在自动驾驶。这里有 13 个 VSCode 最好的 Python 扩展,可大大提升你的生产力。
pip install jupyter notebook -i Simple Index
Visual Python是一个Python 代码生成器,只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
系统可能会显示已安装的 Python 版本是 Python 2.7.9。在这种情况下,表明你已经安装了 Python 2。如果版本号以 3 开头,则表明你已经安装了 Python 3!请勿再次安装 Python!
由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析,可以得到一些有助于决策的信息。
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode,Python3只
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
pycharm中导入模块错误时,提示:Try to run this command from the system terminal. Make sure that you use the correct version of ‘pip’ installed for your Python interpreter located atpycharm工作路径。
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。
isort,全称是 "Import Sorting",是一个 Python 工具,用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。它可以帮助我们按照一定的规则对导入的模块进行排序,使得代码更加整洁,易于阅读和维护。
最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务。 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术: keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地; 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片; 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型,并开发后端服务; 第四篇 介绍前端we
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
Python是一种通用的编程语言,在分析数据方面非常流行,它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
系统:Windows 10 Python: 2.7.9/numpy: 1.9.1 这个系列是教材《Python科学计算(第2版)》的学习笔记,欢迎大家共同学习切磋(不是广告-_-!) 今天讲讲前言和
原文链接:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
Python 作为当下最大众化的编程语言,相信每天都会有大量的新手朋友进入学习大军的行列。但是无论一门语言是多么的容易学习,其基本概念、基础知识还是比较多的,对于小白来说,一时间要掌握这么多还是有些吃力。今天精选收集了众多 Python 相关的知识速查表,可以说是包罗万象,以后妈妈再也不用担心大家记不住任何知识点了!
Jupyter具有很强的可扩展性,支持许多编程语言,可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上,只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是,它是完全免费的。
在numpy中,数组的保存和读取通常通过一些常见的文件格式来实现,如.npy、.npz,以及更通用的文件格式如CSV、TXT、JSON等
GitHub地址:https://github.com/8080labs/pyforest
嵌入式 Python 允许将 Python 与 IRIS 数据平台的本地编程语言 ObjectScript 一起使用。当使用嵌入式 Python 在 IRIS 类中编写方法时,Python 源代码与编译后的 ObjectScript 代码一起编译为在服务器上运行的目标代码。与使用网关或 Python的 Native SDK 相比,这允许更紧密的集成。还可以导入 Python 包,无论它们是自定义的还是公开的,并在ObjectScript 代码中使用它们。 Python 对象是 ObjectScript 中的一等公民,反之亦然。
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。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
今天给大家介绍一个Peter日常操作jupyter使用技巧:如何在jupyter notebook中玩转Markdown目录。
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