Python的故事始于上世纪80年代末和90年代初。创始人Guido van Rossum在1989年的圣诞节期间开始思考一种新的编程语言。当时,他在荷兰阿姆斯特丹的Centrum Wiskunde & Informatica(CWI)工作。
"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例,通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单:在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单,但具有重要的象征意义和实际价值。
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段,可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
在 如何使用sklearn进行在线实时预测(构建真实世界中可用的模型) 这篇文章中,我们使用 sklearn + flask 构建了一个实时预测的模型应用。无论是 sklearn 还是 flask,都是用 Python 编写的,在工业界,我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型, 使用 Java 来做在线 Web 开发应用,这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。很明显,之前方式就无法满足要求了。
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。
假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音?
最近项目上各种零零碎碎的事情不少,专栏也断断续续地在维持更新。周末在家简单梳理了一下思路。从现在开始从一个一个具体的方向,较为系统地呈现,或许给读者带来的体验更好一些。本月开始,先从Python基础讲起。
coconut是一个在python基础上开发的组件,它完美支持python3的所有语法。并且扩展改善了一些新的语法。使用coconut可以转化出可运行的python程序,这个python程序可运行于python的任何版本,包括python2。
Markdown 是一种可以使用普通文本编辑器编写的轻量级标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式,可以导出 PPT、LaTex、HTML、Word、PDF、Epub、JPG 等多种格式的文档,文档后缀为 .md。
摘要:本文由DMLC的作者之一陈天奇所写,从语言选择,设计理念等开发者的角度来介绍DMLC,同时也是作者近期的分布式机器学习实践的一个总结。 最近对于DMLC的宣传比较多。大部分宣传基本上都是从用户角度出发来做。今天想写一些东西,以我个人的观点来解释一下DMLC对于机器学习系统研究开发者意味着什么。 DMLC的起因 某一天我在和李沐闲聊的时候感叹目前c++的hacker各做各的。当时我们都在做分布式机器学习项目,中间涉及到的分布式数据读入,进程管理等都问题,于是我们似乎在两份目的相同的代码。我提
本教程旨在使用基于R的函数以及Python脚本来估计使用MetaPhlAn profile的微生物群落的Beta多样性
本文主要讲Python最常见的应用之一——网络数据获取,即爬虫: 先介绍了网页和网络的基础知识,为从网页中获取数据打好基础;接下来以两个案例介绍从网络中获取数据和处理数据的不同方式,以进一步认识Python爬虫和数据处理。
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