01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
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。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙,离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的,开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里,许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接,你会发现下载下来的这些数据,可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的,是以下
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。
在了解Pandas之前,我很早就了解SQL,Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常,SQL是供分析人员使用的,他们将数据压缩为内容丰富的报告,而Python供数据科学家使用的数据来构建(和过度拟合)模型。尽管它们在功能上几乎是等效的,但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中,我注意到了以下几点:
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。
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。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
加载完成后“%load F:\pythonCode\range.py”会变成注释,而文件内容会显示在cell中。
近年来,数据分析师成为了一个高薪而又热门的职业,如果你想跨入这一行又没什么编程基础,那么学习Python绝对是一个好的选择。因为Python的代码风格使代码更易于阅读和理解,和其他语言相比,其学习曲线没有那么陡峭。Python的一系列丰富的内建库和附加库可以方便地完成许多一般的数据处理和分析操作,让你可以轻松地一站式完成数据处理与分析任务,从而大大减轻编程的工作量。
AI 研习社按:本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 近年来,深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习,我们开始对图像和视频进行分析,并将其应用于各种各样的设备,比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机,等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文,论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像,并由此创建出另一张新图像。
在之前的博客文章,“用Jaeger做数据分析|跟踪告诉我们更多!”,我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能,这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作(AI operations,AIOps)。
在本课程中,我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
作者:PRANAV DAR 机器之心编译 参与:Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南,从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具?这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到,我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
以前,Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出,可以将两者一起使用。
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作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包,等待软件包编译,处理模糊的错误,设置一切正常工作......大多数时候,这是一个痛苦。但是,正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
Jupyter Notebook(此前被称为IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
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。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
不过,除了基础的写文档之外,其实Jupyter还有N多功能,简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。
Jupyter Notebook是编写和迭代Python代码进行数据分析的强大方式。Jupyter Notebook基于IPython构建,内核运行计算并与Jupyter Notebook前端接口通信。这张Jupyter Notebook速查表将帮助你找到著名的笔记本应用程序,这是Jupyter项目的一个子项目。
要安装jupyter_ai,则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧,并介绍了有用的快捷方式,添加主题,自动生成的目录等。
(以前称为IPython Notebook)是一个开源项目,可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
这个是最终的结果,如果我自己拿到这个数据作图完全没有问题,但是这个推文写的内容可能是有些乱的,对于没有python基础的同学应该比较麻烦,争取花时间在研究研究,把这个脚本完善一下,写的更加具有普适性。
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。
大家好,我是云朵君! 加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者。对了,他现在自己创业,提供数据分析、推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com 。
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器,然而编辑Jupyter Notebook离不开网页,很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近,微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook,就让我们看一下,他们是如何做到的,以及怎么使用吧。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
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。
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell,可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎,支持图形的在线渲染,导出为各种格式,以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器,该服务器将使用Apache作为反向代理,便于远程访问您的计算需求。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说,Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本,以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
每个不平凡的机器学习项目最终都将使用漏洞缠身且无法维护的内部工具进行缝合。这些工具(通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成)难以部署,需要对客户端-服务器体系结构进行推理,并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以用来创建和共享包含 live code,公式,可视化和解释性文本的文档。
大型综合巡天望远镜(Large Synoptic Survey Telescope,LSST)坐落在智利安第斯山脉帕穹山脊,计划 2022 年启用。它将自动探测南方的天空,每晚产生数兆字节的数据。为了处理这些数据,天文学家将要用到一个熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。
【AI100 导读】当下深度学习的研究领域仍然停留在通用图像的层面上,但我们的目标是将这些研究应用于医学图像,提升医疗保健行业的服务水平。在这篇文章中,作者会从图像处理的基础知识、医学图像格式方面的基
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?
pycharm pro是一款强大的Python编辑开发工具,Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复,节省时间!
本月,微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能:直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook,而无需任何第三方插件。
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具,Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验,从而缩短从编码到查看结果的反馈循环,从而提高工作效率。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
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