用 NumPy、 SciPy、 Scikit-Image 和 Astropy 探索宇宙
黑洞刷屏已经持续了好多天，黑洞照片并不是大家所认为的拍出来的，而是通过望远镜阵列采集的数据并使用一定的算法进行合成的。既然要实现算法必然离不开代码，对于数据分析以及数据可视化做的最好的也就是 Python 了，但是仅仅使用 Python 的数据分析以及数据可视化的模块或者包远远不够，天文学的东西太多了，如果一个一个自定义根本不切实际，于是有人想到要把这些天文学的东西封装起来，然后就出现了即将要讲解的 Python 模块——astropy。天文地理，与之对应的还有一个地理学的模块（我之前用过）——geopy。今天就来重点介绍这两个模块！
前言 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。 去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转
选自GitHub 作者：Alex Rogozhnikov 机器之心编译 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中
Python 已经成为机器学习和数据科学的主要编程语言，同时 Python 2 和 Python 3 共存与 Python 的生态体系内。不过，在 2019 年底，NumPy 将停止支持 Python 2.7，2018 年后的新版本只支持 Python 3。 为了让数据科学家们快速上手 Python 3，该库介绍了一些 Python 3 的新功能，供数据工作者参考。 本文首发于 Github，原文链接请见文末，AI 研习社编译如下： 更好的 pathlib 路径处理 pathlib 是 Python
NumPy是Python中一个主要的数组编程库，可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算，在物理、化学和天文学等领域中发挥着重要作用。NumPy库在兼顾了Numeric和Numarray二者优点的基础上，于2005年发布，并在其后15年里支撑了Python所有库的科学和数组计算。
文章目录 python 扩展包基本信息 基本功能介绍 python 扩展包基本信息 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 基本功能介绍 A APSW，另一个Python Sqlite封装。 Aspell-python，Aspell软件的Python绑定 Assimulo，求解常微分方程的软件包,需要numpy + MKL。 Astropy，python天文学软件的核心包。 Atom，原子，高效的内存的Python对象,这个包与谷歌的GData有冲突。 Aut
关键时刻，第一时间送达！ 📷 本文经授权转自人工智能头条。 Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容，而且还包含优秀的工具包和依赖库，方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息，到 2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持 Python 2版本，而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移，我收集了一些 Python 3 的
编译 | 林椿眄 编辑 | Donna Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容，而且还包含优秀的工具包和依赖库，方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息，到2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持Python 2版本，而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移，我收集了一些 Python 3 的功能，希望对大家有所帮助
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
整理｜燕珊、核子可乐 近日，承载人类探索星辰大海梦想的詹姆斯·韦伯望远镜因为一组从距离地球 100 万英里处拍摄的全彩照片而成为全球热议话题。韦伯望远镜（简称“韦伯”）是哈勃望远镜的继任者，于 1996 年启动项目，最初计划于 2007 年发射，数次延期后最终于 2021 年 12 月升空，项目花费预计高达百亿美元。 韦伯拍下的“史蒂芬五重星系”（Stephan's Quintet） 花了 25 年才完成，韦伯望远镜也是目前史上最复杂、最精密的太空望远镜。“韦伯不仅仅是哈勃的一个更好的版本，它是一个新事
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本，另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境，但是这会消耗比较大的资源，因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案：使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境，这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档，这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
【新智元导读】哈佛学生写的Python模块，用于模拟和操作VLBI数据并使用正则化最大似然法生成图像，模拟黑洞成像的算法。进入Github飙升榜TOP 3，超过1000星。
astropy - A community Python library for Astronomy. 一个面向天文学的Python社区库 bcbio-nextgen - A toolkit pr
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
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。
这不是我第一次写Pipenv相关的文章，也相信不是最后一次，前两篇我用的是英文，（浅陋地）分析了Pipenv和Poetry的优劣，至今仍是我博客访问量最高的文章。今天是因为在知乎上看到两位朋友写的两篇文章（链接我放在文末了），吐槽了一通以后推荐大家不要使用Pipenv。说实话，作为核心维护者之一我是有点心酸的，因为他们说的那些问题的确都存在。在本文中我希望从一个核心维护者的角度，总结一下Pipenv存在的问题，作为一个告解。
毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
1. Anaconda Navigtor ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现
这个机构诞生于上世纪90年代，进行引力波观测已经有近30年。那么观测到的引力波数据的量应该很大，科学家如何对这些数据进行分析？有没有用到Python编程语言？ 答案是肯定的。笔者在Github上发现了
NumPy是一个强大、紧凑和表达力强的语法来访问、操作和计算向量、矩阵和高维数组的科学计算库。
Python是世界上最流行的解释型编程语言之一。Python 由 Guido van Rossum 设计，作为“ABC”编程语言的继承者，于 1991 年首次发布。它是一种高级通用语言，其设计理念是通过使用缩进来强调代码的可读性。Python 的语言结构旨在帮助程序员为小型和大型项目编写逻辑代码。
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
可能大家经常在技术讨论群众聊天，就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候，保准会有人说用pandas。
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
这个话题已经在 Hacker News 上引发了热烈的讨论（评论 400+），感兴趣的读者可以去围观或参与一下。
第三版多了41页内容，Pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴Pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。另外，第三版有作者的在线开源电子版了，GitHub地址。
这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁，而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好，因为数据分析是直接跟数据打交道，并且要根据数据生成决策，这方面是人的强项，暂时不会受到影响。
图片来源：edureka.co 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna ［导读］热门资源博客 Mybridge AI 比较了18000个关于Python的项目，并从中精选出45个最具竞争力的项目。我们进行了翻译，在此一并送上。 这份清单中包括了各不相同的20个主题，以及一些资深程序员分享使用Python的经验，值得收藏。Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素，包括阅读次数和阅读时长等。 对于Python的初学者，我们推荐以下这些课程： REST API：使用 Python，
多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
问题重述 某厂生产一种弹子锁，其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是：至少在5个中有3个不同的数；相邻槽的高度相差不能为5。在实际试验中，发现若二锁对应5个槽的高度中有4个相同，另一个差1则可能互开，否则，不可能互开。如果60个锁具装一箱，求一批锁的多少及装箱数，并要求提出一种方案，使团体顾客减少或不再抱怨，并对于所提出的方案，求出其最大无互开的箱数，并衡量原来随机装箱时，顾客抱怨互开的程度。 问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念，以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争（http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html），分析了自己选择 Python 的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先，Raschka 定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
为何别人用得好好的人脸识别、目标检测开源模型，到了初学者手中，效果却惨不忍睹？其中原因可能很多，有时候这个原因很“愚蠢”。
欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言，从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作，直至今天。回顾自己的学习过程，也曾经遇到过无数的困难，也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏，正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你们。
［导读］热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目，并从中精选出 45 个最具竞争力的项目。我们进行了翻译，在此一并送上。
1. 前言2. 明确学习目标，不急于求成，不好高骛远3. 在开始学习 Python 之前，你需要做一些准备2.1 Python 的各种发行版2.2 安装 Python2.3 选择一款趁手的开发工具
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
强化学习，作为一种被认为通用人工智能的学习方式而被广泛研究，但主要也由业界领先组织，诸如DeepMind，OpenAI, 伯克利等，OpenAI 作为领先者，在强化学习方面率先推出自己的框架，其中baseline更是开源了很多强化学习算法用于测试Atria, 物理引擎等，但是 OpenAI 的强化学习训练环境也一直遭到不少抱怨，比如不太稳定、更新没有及时等而被吐槽。
大家好，我是DD，已经是封闭在家的第51天了！ 最近一直在更新Java新特性（https://www.didispace.com/java-features/）和IDEA Tips（https://www.didispace.com/idea-tips/）两个原创专栏，其他方向内容的动态关注少了。昨天天晚上刷推的时候，瞄到了这个神奇的东西，觉得挺cool的，拿出来分享下： 相信你看到图，不用我说，你也猜到是啥了吧？html里可以跑python代码了！ 看到好多Python公众号已经开始猛吹未来了，但乍看怎
Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简写 GIL），它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码，这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。（注：本文中 Python 解释器特指 CPython）
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
作为 Rust 的忠实拥护者，Embark Studio 的工程师们正在使用 Rust 开发渲染引擎和游戏，并且贡献了 rust-gpu 这个项目。
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