导读：本文写给有抱负的新兴数据科学家、知道各种专业知识的程序员，还有那些不懂任何编程技巧的初学者。本文提供了简单的教程和可实践的分析，而不是理论。我还试图将Python与R结合起来，为学习者提供对比的方法。
在 GitHub 的 2018 年度报告中，机器学习和数据科学是 GitHub 上的热门话题。TensorFlow 是贡献者最多的项目之一，PyTorch 是增长最快的项目之一，Python 是 GitHub 上第三流行的语言。
好久没用NCL了，今天上去官网看了一下，发现他们在去年11月份又update了一封给用户的信，愉快地宣布PyNIO和PyNGL统统烂尾啦~~
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
导读：Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验，分享了自己的看法，希望能够帮大家做出更好的选择。
Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验，分享了自己的看法，希望能够帮大家做出更好的选择。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
为什么大多数数据科学家都喜欢Python？这篇文章会让你了解到，Python有很多完善的工具包可以协助你完成重要的数据科学任务。
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。
选自The data Incubator 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日，Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》（Ranked: 15 Python Packages for Data Science）的报告，报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名，旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了编译
Anaconda是一个python的科学计算发行版，其附带了一大批常用的数据科学包，不用再使用pip安装数据科学包，再也不用为各种数据科学包版本和依赖冲突发愁了，哈哈。
在这篇文章中，我将试图使用一种新的方法来介绍数据科学编程。 R vs. Python question中集中谈论了数据科学编程的问题，每个人都有自己关于编程的看点，包括受人尊敬的自然杂志（Programming – Pick up Python）。 在这里，我试图让我们跳出R vs. Python类型的争论，转而尝试同时教授R, Python and SQL。为了做到这一点，我们需要首先看看数据科学的第一个大命题（数据科学中我们正在解决的问题），然后看看这些问题是怎么通过不同的
本次分享第【1】部分：什么是数据科学。 本次分享第【2】部分：如何从小白成长为数据科学家。 分享主题：Data Science学习分享会 分享时间：2016年4月18日晚8：00-10：00 分享地点
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
我们知道Python的英文表达是蟒蛇，有意思的是anaconda也是蟒蛇的意思，准确是是水莽，莽中之王，更大、更重、更长。
我下了很多次最后都下载失败了，现在说第二种方法。 直接下载打包好的安装包：下载地址1：云盘密码znx7，下来的包nltk_data.zip 解压到C盘根目录下，这样是最保险的，防止找不到包。下载地址2：云盘密码4cp3
对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是Python，哪个工具更实用一直被大家争论。MartijnTheuwissen，DataCamp的教育专家详细比较了这两个工具。 Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。 在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。 1 关于R的介绍 RossIhaka和RobertGentleman于1995
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具，R已经介绍的太多了，后续我们来玩玩python吧。从出身来看，R是统计学家写的，python是计算机科学家写的，两者的出生背景不一样，随着数据爆发，python也慢慢发展，逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包： python也有非常多的扩展包，不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的： numpy：提供最基本的数值计算，使向量化计算成为可能。 scipy：提供了包括最优化在内的科学计算函数，不用自己写啦。 pandas：提供了类似dataframe的
在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。
点击上方蓝色字体，关注程序员zhenguo 你好，我是 zhenguo今天这篇文章不是项目，我的第十个项目还在整理中。今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
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。
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。 在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。 关于R的介绍 Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了 开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。 起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性，可能的表现包括：对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等，有时候不能按照自己的预期进行配置总会暗自不爽——我个人是有这种感觉的。
刚开始使用numpy、scipy这些模块的时候，图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件。Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司，主要使用Python从事科学计算工具的开发。Enthought里面包含了很多库，不需要你自己安装就可以直接使用了。 其实还又很多Python科学计算的集成软件，比如Python(x, y)和WinPython，个人感觉WinPython还是不错的，里面包含的东西不是太多，Enthought里面的模块太多了！
为什么python使用这么多？ python语法简单，上手容易，精通难。现在使用爬虫比较多，还可以作前端。 ########################################################### 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森干的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。 Python [2] 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。 [3] 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。 ############################################################## 摘至百度百科 ############################################################## 二：python的安装 ——linux系统 -官网下载源码安装包（python3.6） -解压安装包 -安装编译过程中需要的依赖包：gcc,zlib,zlib-devel,openssl-devel,readline,readline-devel -进入解压的安装包进行编译
传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
R和Python两者谁更适合数据分析领域？在某些特定情况下谁会更有优势？还是一个天生在各方面都比另一个更好？ 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息，并将决策权留给读者。值得一提的是，有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点。然而在我看来，这两种语言之间其实有很强的关联。 St
Anaconda是一个开源的python发行版本，是现在比较流行的python数据科学平台，可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时，比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境（tensorflow）等，会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误，然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同，混在一起的兼容性也很麻烦，Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开，还有可视化界面管理起来十分方便。
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
大数据文摘作品，转载请联系 编译团队|张远园，行者，Aileen “ 导读：本期小白学数据继续带大家学习Python。这次小编们帮大家在网上搜集了很有用的几个Python常见库小抄表，方便大家学习和编码时查询。如果文中显示的小抄图片看不清楚，没关系，后台回复“小抄”可以下载4张高清小抄pdf哦~ ” 小白，我把上一期跟你的对话，整理成小白系列《小白学数据之新年计划-开始学Python吧！》，大家反响热烈！这下，大家都知道怎么开始学习Python了，哈哈！ 小白：是啊是啊，我现在跟着你的指导，在网上学习完
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》，版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
系统：Windows 10 Python：3.6.0 这个系列是Python基础入门 今天的内容是：python的科学计算开发环境-Anaconda以及IDE，Pycharm 写在前面的话 留心的读者可能会发现，本文中使用的Python版本号发生了变化 从2到3，关于Python 2 VS Python 3，除非有特别包的需求，个人建议使用Python 3 上篇中介绍的是Jupyter编辑器，内容同样适用于Python 3，只是计算核发生了改变 Part 1：Anaconda 在进行科学计算时，涉及到大量
#本文适用性 如题啊，前一段时间学了些机器学习的东西，就想好好学下python，在10 款最好的 Python IDE中选来选去python IDE 还是选成了PyCharm （ JetBrains 开发的 Python IDE）。
Julia是一种高级编程语言，由麻省理工学院(MIT)的4个人开发。它是一种开源的、高性能的、高级的、用于科学计算的动态编程语言。它主要用于数据分析和统计计算，类似于R编程语言。
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
昨天发布第1篇连载后，受到了大家的热烈响应和鼓励。在此特别说明，这里发布的文章仅仅为学习笔记，略去了书中一些我认为无关紧要的文字，或者稍作修改，并且有些地方加上了我自己学习感悟，有兴趣的朋友可以对照原书研读。此外，如有侵权，留言告知，我会删除。
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。（文末更多往期译文推荐） 因为这里提到的所有的库都是开源的，所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数，可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy （资料数量：15980； 贡献者：522） 在最开始接触Python的时候，我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助，SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
最近，GitHub官方公布了2018年度机器学习排行榜，公布了最受欢迎的十大语言、十大软件包和十大项目。
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Elaine，田桂英，Aileen 导读：前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表，后台反应强烈（点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》）。确实，数据科学越来越热，但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题，需要记住的操作和公式实在是太多了！小抄表是很实用的办法，那么今天我们就为大家送出一份大杀器：28张小抄表合辑！不管你是Python或R的初学者，还是SQL或机器学习的入门者，或者准备学习Hadoop，这里都有能满
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
在本文中，我们将介绍如何有效地学习 Python 。你应该知道「数据科学」是用于解决、探究问题并从数据中提取有价值信息的科学。
导读 JetBrains 公司在 2016 年组织了一次超过 1000 名Python开发者参与的调查，以洞察当前 Python 开发领域的真实面貌，发现最新趋势。本文摘编分享其中的一些调查成果。 JetBrains 的免责声明： 由于所使用的样本数量庞大，我们主要采用了自己的渠道去推动这项调查，而所使用的渠道会天然的吸引大量PyCharm用户分享。 为避免某些无法避免的误差，我们将不对不同代码编辑器的用户基数进行对比。 1.在团队中工作 vs 独立工作 有趣的是，半数的受访者大部分时间在团队中工作，而另外
本文最初发表于 Kdnuggets 网站，经原作者 Nicole Janeway Bills 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
