Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
先说一段题外话。我是一名数据科学家，在用SAS做分析超过5年后，我决定走出舒适区，寻找其它有效的数据分析工具，很快我发现了Python！
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
本文讲解如何使用Python虚拟环境（venv）和Jupyter Notebook，介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
最新 Anaconda 中，默认安装 Python 3.8.3，因为某些原因需要使用 Python 3.7
自学一门编程语言着实不易。从我自己的经历看，你需要翻越好几个障碍，从心态，到体力，再到思维，最终才能成为一名优秀的程序员。所以说掌握一门语言，需要你用心去感悟，去认真体会你和“她”的那一丝默契。
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
摘要总结：本教程是安装二进制文件，以Windows10 64位操作系统为例，但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前，请注意以下前提条件。否则，会出现各种问题。在开始安装之前，请确定要安装的科学栈为目的科学栈（如想安装pandas），并确定要安装科学栈需要的前提（如需要NumPy，dateutil，pytz，setuptools）。然后安装目的科学栈。实际安装实例（以Windows10 64位下安装pandas为例）：1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此，你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈，只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装！
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Anaconda Python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。
Pandas是Python的一个数据处理包，基于NumPy库，为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具，包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，支持多种数据格式，包括Excel和SQL数据库，也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时，Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等，还支持高性能的merge和join操作。此外，Pandas还支持时序数据操作，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
现在介绍一下Jupyter的使用方法: 如你所见,Jupyter有许多个cell组成,有代码块,和markdown块.代码块里面有In[]和Out[]
Note： 切记目录名后面 一定要加 反斜杠 / ，不然会当成 单文件 处理。
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
你想更深入了解学习Python知识体系，你可以看一下我们花费了一个多月整理了上百小时的几百个知识点体系内容：
在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
来源：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时
环境准备：python数据分析可以在多个平台上运行，一般我习惯在jupyter notebook运行。如何下载？
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均 时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时
使用 pandas 处理小数据集不会遇到性能问题，但是当处理大数据集时(GB级)会遇到性能问题，甚至会因为内存不足而无法处理。
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。
来源：Python与算法之美 编辑：梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（ju
作者 | 梁云1991 来源 Python与算法之美 一、分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（j
这款软件名叫Math Inspector。它是外国小哥Calhoun专为学生、内容创作者和专业数学家设计的。
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。
作者 | 梁云1991 来源 | Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法
源 / Python与算法之美 文 / 梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法
Python的应用范围 – 可跨平台 操作系统、3D动画、WEB、企业应用、云计算
如果Jupyter当前使用的是Python2，先使用以下命令检查pip的版本是否大于9.0：
数据科学开发环境配置起来让人头疼，会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气，也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好，过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker，我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
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一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间
这里分享给大家一篇文章，文章里面列举了一些方法来将我们的 Python 代码提速，大家试试看。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
下载本书：http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42（更新为GitHub链接） 下载本书代码：https://github.com/wesm/pydata-book（建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda 3.6，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开） ---- 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和
numpy 用来解方程的话有点复杂，需要用到矩阵的思维！我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组，所以...我也不会这玩意儿！
分析：为了支持数据更新，表根据sid列的值分布到8桶，数据的存储格式是orc，表的属性值transactional设为true
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。
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