使用Python做数据相关工作，不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具，网络上其实挺多相关的资料，只是相对而言比较分散，有些技巧可能对于初学者不太有用。
Python的数据分析能力非常出色，因为它有广泛的功能库和工具，可为数据准备、清理、分析和呈现提供全面支持。Pandas和NumPy是Python用于数据科学的核心库，pandas提供数据框架，而NumPy则提供了广泛的数值计算操作。这两个库结合起来使用，可以为Python的数据分析和科学计算领域提供很好的基础。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量，这是一个数据选择过程（按着业务的目标选择所需的观察和变量）。
作者 | Yong Cui 译者 | 平川 策划 | 邓艳琴 本文最初发布于 Better Programming。 这是下一个大事件吗？如果继续发展下去，有可能。 在 2022 年 PyCon 美国大会期间，作为主题发言人之一的 Peter Wang 公布了 PyScript——一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter，但你可能听说过 Anaconda，这是最流行的 Python 和 R 分发版之一，主要应用于数据科学。Peter 是 Anaconda 的
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦 校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述，SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后，您将找到有关如何在线获取更多信息的指南，如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员，拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。在本文中，我们将深入研究十个可用于解决日常编程挑战的 Python 代码片段。我们将指导您完成每个片段，以简单的步骤阐明其运作方式。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。
在Java中，集合和数组是我们经常会用到的数据结构，需要经常对他们做增、删、改、查、聚合、统计、过滤等操作。相比之下，关系型数据库中也同样有这些操作，但是在Java 8之前，集合和数组的处理并不是很便捷。
数据工程构成了数据科学过程的很大一部分。在 CRISP-DM 中，这个过程阶段称为“数据准备”。它包括数据摄取、数据转换和数据质量保证等任务。在本文[1]章中，我们使用 ChatGPT 和 Python 解决了典型的数据工程任务。通过这样做，我们探索了数据工程与提示工程新学科之间的联系。
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！
1、创建方法：Tools（工具）- > New Snippet（新代码片段）,会看到以下结构
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
这里的代码是截取的我的代码片段，或许难以阅读，有不理解的地方欢迎交流 ---- 生成空列表及末尾添加 x=[] x.append(img_path[j]) 图像矩阵和一维数组转化 img_ndarray=numpy.asarray(img,dtype='float64')/256 #将图像转化为数组并将像素转化到0-1之间 data[d-1]=numpy.ndarray.flatten(img_ndarray) #将图像的矩阵形式转化为一维数组保存到data中 将矩阵中浮点数转化为int类型
摘要：近年来，深度强化学习在解决序列决策的几个重要基准问题方面取得了令人瞩目的进展。许多控制应用程序使用通用多层感知器（MLP），用于策略网络的非视觉部分。在本工作中，我们为策略网络表示提出了一种新的神经网络架构，该架构简单而有效。所提出的结构化控制网（Structured Control Net ，SCN）将通用多层感知器MLP分成两个独立的子模块：非线性控制模块和线性控制模块。直观地，非线性控制用于前视角和全局控制，而线性控制围绕全局控制以外的局部动态变量的稳定。我们假设这这种方法具有线性和非线性策略的优点：可以提高训练效率、最终的奖励得分，以及保证学习策略的泛化性能，同时只需要较小的网络并可以使用不同的通用训练方法。我们通过OpenAI MuJoCo，Roboschool，Atari和定制的2维城市驾驶环境的模拟验证了我们的假设的正确性，其中包括多种泛化性测试，使用多种黑盒和策略梯度训练方法进行训练。通过将特定问题的先验结合到架构中，所提出的架构有可能改进更广泛的控制任务。我们采用生物中心模拟生成器（CPG）作为非线性控制模块部分的结构来研究运动任务这个案例，结果了表面的该运动任务的性能被极大提高。
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
在Python中进行曲线拟合通常涉及使用科学计算库（如NumPy、SciPy）和绘图库（如Matplotlib）。下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：
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本章介绍了本书的两个主要主题：深度学习和 PyTorch。 在这里，您将能够探索深度学习的一些最受欢迎的应用，了解什么是 PyTorch，并使用 PyTorch 构建单层网络，这将是您将学习应用于现实生活的数据问题的起点。 在本章结束时，您将能够使用 PyTorch 的语法来构建神经网络，这在后续章节中将是必不可少的。
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。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
C1 能力认证——Web基础 📷 语义化标签 元素 说明 article 定义独立的来自外部的文档，如新闻投稿、博客文章、论坛帖子等 aside 一般用于网页中的侧边栏或者文章内部的标注框 header 页面的头部区域，通常包括网站logo、链接导航、搜索框、banner nav 页面的导航链接区域 main 定义文档主要内容 section 定义文档的区域 footer 文档的页脚 mark 标记、突出显示文本 ul 无序列表 form 创建HTML表单 button 定义按钮 i 用于表示区分普通文本的
Java8出来已经4年,但还是有很多人用上了jdk8,但并没用到里面的新东西,那不就等于没用?jdk8有许多的新特性,详细可看下面脑图 我只讲两个最重要的特性Lambda和Stram,配合起来用可以极
Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。
不可变性使您的对象线程安全并有助于改进内存管理。它还使您的代码更具可读性和更易于维护。不可变对象被定义为一旦创建就无法更改的对象。因此，不可变对象本质上是线程安全的，并且不受竞争条件的影响。
【新智元导读】受欢迎的机器学习项目很多，它们受欢迎的程度体现在在 GitHub 上获得的星数（Star）。新智元不久前介绍了 GitHub 上星数最多的16个深度学习应用项目，本文作者发掘了几个数据科学和机器学习被人错过的好项目。即使你不需要使用这些特定的工具，但检查它们的实现细节或项目的代码，可能带给你一些新的启发。 Hyperopt-sklearn Star：219 GitHub地址：https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn Hyperopt-sklear
使用这些有用的 Python 代码片段提升你的编程技能，在本文中，我将分享 20 个 Python 代码片段，以帮助你应对日常编程挑战，你可能已经知道其中一些片段，但其他片段对你来说，有可能是新的。我们现在开始吧。
XKCD是一个流行的极客漫画网站，其官网首页有一个 Prev 按钮，让用户导航到前面的漫画。如果你希望复制该网站的内容以在离线的时候阅读，那么可以手动导航至每个页面并保存。但手动下载每张漫画要花较长的时间，你可以用python写一个脚本，在几分钟内完成这件事！
这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。对于那些来自 SQL 背景或仍然「使用 SQL 思考」的人来说，pandasql是一种利用两种语言优势的好方式。
想象一下，你正在使用Chrome浏览器调试一款网络应用。这时，你可能会频繁使用浏览器控制台（console）、调试器界面（debugger interface）和DOM检视器（DOM inspector）。在控制台中，开发者不仅可以查看调试相关的日志，还可以执行代码片段以进行快速调试和实验。Chrome的控制台提供了诸如Bash解释器之类的快捷方式，帮助开发者像在GNU/Linux终端一样高效编写代码片段。
英文 | https://python.plainenglish.io/20-python-code-snippets-for-everyday-programming-problems-339346a6f996
Python作为一种强大的编程语言，在网络爬虫和数据处理领域得到了广泛应用。本文将通过示例，演示如何使用Python进行网页抓取，并对获取的数据进行整理、存储和分析。
进行接口测试时，添加断言时必不可少的，断言就是判断响应内容与预期返回是否一致
可以直接将代码粘贴到控制台中去查看效果：（以下代码片段将延迟两秒打印出 “Hi”）
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