PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时,它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是,Pycharm 合并了多个库(如 Matplotlib 和 Numpy),帮助开发者探索更多可用选项。
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
作者:曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
许多用 Python 做数据工作的小伙伴很喜欢 jupyter notebook 环境,因为它可以分块执行:
作者 | 曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
前天正式宣传了一下我的「图解Pandas」(pandas.liuzaoqi.com),短短两天访问量就已经突破一万次。
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
程序员经常问自己的一个问题,尤其是在他们职业生涯的开始阶段,在使用哪种编程语言之后,什么样的IDE或文本编辑器会让他们的生活变得更好、更高效。无论你从事的是web开发、移动/桌面应用程序开发还是数据科学,你对IDE的选择对你完美执行工作的能力有着巨大的影响。
数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景,但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家,在Stackoverflow的python编程方面排名前1%,并与许多(初级)数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误,本文将为你相关解决方案:
知乎数据的攀爬价值在于获取用户观点、知识和需求,进行市场调查、用户画像分析,以及发现热门话题和可能的新兴领域。同时,知乎上的问题并回答也是宝贵的学习资源,用于知识图谱构建和自然语言处理研究。爬取知乎数据为决策和创新提供强有力的支持。
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块下方展示运行结果。
我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为 21 世纪最性感的工作。 Anaconda 的《2020 年数据科学状况报告》指出,21% 的时间用于数据可视化。使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。
刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python,但是很多功能需要手动设置,之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
VScode、Pycharm、Spyder 都是目前非常好的Python编辑器,但在数据科学领域,Jupyter notebook 仍有无法取代的地方。正是基于IPython实现的这种交互式操作,给数据分析、建模过程检验中间结果和可视化带来了极大的方便。
Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中,我将概述如何学习这一工具的使用。
关于这两个软件的介绍,相信不用我多说,大家都知道,Pycharm是一款很好用的Python的IDE支持很多牛逼的骚操作,而Anaconda则是一款集成了Jupyter、Spyder、以及Python的“工具包”。为了方便自己记忆,所以做了这个教程(为了做这个教程,还专门重新卸载了原来的软件)。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
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。
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”。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 徐宇文,蒋晔、范玥灿 卞峥,yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产:金融交易的高速、高频与超大数据体量结合,促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注,在今天,技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中,你会看到R和Python,与C++,C#和Java这些语言并列。在本教程中,你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面: 基础知识:对于金融入门阶段的读者,你将会首先学到股票和交易策略,什么是时间序列
我是一名高级数据科学家,在 Stackoverflow 的 python 编码中排前 1%,而且还与众多(初级)数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。
选自Medium 作者:Ted Petrou 机器之心编译 参与:陈韵竹、李泽南 Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中,我将概述如何学习这一工具的使用。 Pandas
Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
Python新手?还是您已经是一位经验丰富的开发人员,希望增加和提高您的Python知识?我们为希望学习Python编程的任何人编制了一份推荐资源的书包。我们对这些资源进行了定制,以适合所有级别的Python开发人员,但列出的资源将最适用于尚在学习阶段初期或已经熟悉基础知识但还不是很高级的人员。
来源 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】:本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
Bootstrap 是一个流行的前端框架,提供了丰富的组件,用于创建各种网页元素和交互效果。这些组件可以帮助开发者轻松构建漂亮、响应式的网页,而无需深入的前端开发知识。在本文中,我们将深入探讨 Bootstrap 中一些常用的组件,适合初学者,帮助他们更好地理解和应用这些元素。
建议可以直接从官方文档学起,质量较高,现在也支持中文了,比以前友好很多 Python官方入门中文教程 Python运用较多的几个领域Web开发、科学计算、IT运维,我们使用Python来进行数据分析工作是属于科学计算这一类的,核心的包为Pandas
3.在input表单控件中,value和placeholder的区别是什么? 答: placeholder: 表示在输入框中显示的提示信息,用户点击之后,提示信息就会消失。 value: 叫做默认值,当用户想要在输入框中输入信息的时候,必须先手动的删除value的值 。
我们最开始学前端的时候都会看到教程在处理外部css,js的时候会将css放在header中,js放在body的最后。为什么要这样子处理,今天参考一些资料好好分析下。
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
最近Python又火了一把,一是我大山东省小学六年级的教材中加入了Python的内容;二是从2018年起,Python也将成为浙江高考的内容之一;三是计算机二级考试加入了Python科目。 早先常常看到新闻,国外4-5岁的小孩开发APP,给MM开发游戏之类的。可以看到,国外对小孩编程的教育还是比较早的,通常也会使用python来编程,因为它简洁易用。亚马逊上早早的就有了Python for kids和Python Bytes: An ABC Introduction to Programming for T
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。
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
我想很多人用 Python 就是用 pandas 进行数据分析,并且你大概率每天就用到 pandas 那几个函数处理结构大致相似的数据。
选自 KDnuggets
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色,在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景,但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家,在Python编码的Stackoverflow上排名第一,并与许多(初级)数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第七期,在上一期的文章中,我们对Dash生态里常用的一些简单「静态部件」进行了介绍和功能展示,并且get到dcc.Markdown()这种非常方便的静态部件。
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