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：
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言pandas模块的方法。
【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》（Introduction to machine learning with Python）从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook，可以让你动手调试改进。 请关注专知公众号（扫一扫最下面专知
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
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。
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。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
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。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年8月2日笔记 建议读者安装anaconda，这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook，使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
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
工作中经常会遇到一些excel的数据分析工作，虽然本身excel本身有非常强大的功能，但如果需要将一些数据分析结果集成在自己的项目中，excel就显示有些不方便了(总不能每次在excel里做好图表，再截图贴进来吧)，幸好python的生态圈足够强大，有pandas这种利器，能以编程的方式，方便快捷的分析excel/csv电子表格。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
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！
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。
前几天倒腾Python使用impala包连接hive，中间踩了N个坑。其中最有趣的，也最值得记录一下的当属numpy的这个。这里老胡分享一下解决问题的过程，希望大家看后有所收获。
python处理excel的库很多，例如xlrd/xlwt/openpyxl/xlsxwriter等。每个库都有一定的局限性,pandas处理excel是基于这些库的，所以集大成者。 个人还是比较喜欢用pandas, 开箱即用。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
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。
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 今天分享的内容来自CSDN——成都_小吴，该同学撰写的一篇关于Yolov5桌面应用的开发工作，有兴趣的同学可以关注CSDN！具体文章链接：https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/122982212 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 上周“计算机视觉研究院”给大家分享了一期yolov5训练干货，今天我们继续，开
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。
目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的，本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴，可以直接下滑到本文下半部分。
大数据文摘作品 编译：大茜、钱天培 R还是Python？ 真是个千古难题！ 如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。 如果你处于交叉领域，很可能就需要两种语言切换。后果是，写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警！ 面对这种困境的绝不止你一个人！最近的KDnuggets Analytics的软件调查中，Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。 如果你真的想提高你在数据科学领域的能力，这两种
在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
仪表板对于商业场景带来各种优点，通常使用称为BI工具的软件进行创建，但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
在工作中，不免进行一些数据的整理分析，从而来定位问题并解决，提高工作或者业务效率。发现新的机会点，保持持续的竞争优势。那么就来研究一下如何利用合适的工具，提升数据分析的效率。
已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘Workbook’
Anaconda3（内含Jupyter和Spyder）： Free Download | Anaconda
描述：前面我们已经在机器学习工作站（Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER）中安装 Anaconda 工具包，其中也包含了 Jupyter Notebook （/ˈdʒuːpɪtə(r)/ /nəʊtbʊk/）工具及其相关依赖项，接下来我们简单介绍一下 Jupyter Notebook 一个Web在线交互计算的工具集，及其安装、配置、使用方法，给各位初次学习机器的朋友做一个指引！
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
如何安装配置anaconda与Pycharm？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
而且，Python 还有很多模块和程序库供我们选择，从而针对一个任务能有很多个解决方案。怎么样，听起来还是很厉害的吧？
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
假如你叫小明.py，在朋友眼中，你是小明(__name__ == '小明')；在你自己眼中，你是你自己(__name__ == '__main__')。
有小伙伴向我反映到，本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ，几乎与 xlwings 没有啥关系。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
青山依旧在，几度夕阳红。 白发渔樵江渚上，惯看秋月春风。
最近在使用 pyinstaller 将 Python 脚本打包成可执行文件时，遇到了一个 AttributeError 的错误，错误信息为 type object pandas._TSObject has no attribute _reduce_cython_。在分析和解决这个问题的过程中，我发现了一种可能的解决方法，现在分享给大家。
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：
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 颖子，张伯楠，一针，江凡 Python越来越受数据科学爱好者的欢迎，这一现象是有一定原因的。它为整个生态系统带来了一种通用的编程语言。通过Python，人们在一个生态系统中不仅可以转换和操作数据，还可以建立强大的管道模型和机器学习的工作流。 在Analytics Vidhya(一家著名的国外大数据博客，也是本文出处)，我们都爱Python。我们中的大多数人使用Python作为机器学习的首选工具。除此之外，如果你想从事深度学习，
使用多种用于评价分类任务性能的指标,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及梯度提升决策树(Gradient Tree Boosting)的性能差异。
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