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(数据科学学习手札70)面向数据科学的Python多进程简介及应用

  进程是计算机系统中资源分配的最小单位,也是操作系统可以控制的最小单位,在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提...

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ProcessingPython
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(数据科学学习手札69)详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNot...

Feffery
GitHubGit开源
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(数据科学学习手札68)pandas中的categorical类型及应用

  categorical是pandas中对应分类变量的一种数据类型,与R中的因子型变量比较相似,例如性别、血型等等用于表征类别的变量都可以用其来表示,本文就将...

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编程算法ActionScriptPython
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(数据科学学习手札67)使用Git管理Github仓库

  Git是目前使用最广泛的分布式版本控制系统,通过Git可以方便高效地管理掌握工作过程中项目内容文件的更新变化情况,通过Git我们可以以命令行的形式完成对Gi...

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开源GitGitHub
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(数据科学学习手札66)在ubuntu服务器上部署shiny

  shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使...

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UbuntuLinuxHTTPTCP/IP
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实用的Python(2)利用Python制作gif动图

  moviepy是一个专门用于视频剪辑制作的模块,可以自动化完成很多繁琐的视频剪辑处理工作,除了处理视频数据之外,moviepy中还内置了可以制作gif动图的...

Feffery
Numpy编程算法自动化
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(数据科学学习手札65)利用Python实现Shp格式向GeoJSON的转换

  Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSO...

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编程算法JSON
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(数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

  HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内...

Feffery
HTML5Python数据结构
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(数据科学学习手札64)在jupyter notebook中利用kepler.gl进行空间数据可视化

  kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包kepler...

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JSONPython开源数据可视化
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(数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

  HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内...

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HTML5Python数据结构
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(数据科学学习手札64)在jupyter notebook中利用kepler.gl进行空间数据可视化

  kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包kepler...

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JSONPython开源数据可视化
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(数据科学学习手札62)详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

  seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到...

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xpath进阶用法

  xpath作为对网页、对xml文件进行定位的工具,速度快,语法简洁明了,在网络爬虫解析内容的过程中起到很大的作用,除了xpath的基础用法之外xpath中还...

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XSLT & XPath

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