python数据科学实践指南第25页

python数据科学系列：numpy入门详细教程

导读python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。

python爬虫人工智能大数据·2020-07-13 19:22

Python数据科学手册-第5章机器学习

文章目录机器学习的分类Scikit-LearnScikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器API应用：手写数字探索超参数与模型验证模型验证选择最优模型学习曲线验证实践：网格搜索特征工程分类特征文本特征图像特征衍生特征缺失值填充特征管道专题:朴素贝叶斯分类贝叶斯分类高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯朴素贝叶斯的应用场景专题：线性回归简单线性回归基函数回归正则化案例：预测自行车流量专

仰望星空1994·2020-07-13 16:59

牛逼！这个Python库竟然可以偷懒，和import说再见！

作者：xiaoyu，数据爱好者Python数据科学出品还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。

Python数据科学·2020-07-12 23:16

k8s踩坑记第2篇--3个IP折磨人的故事

例子来源于《Kubernetes实践指南》一书。问题依然没有解决，求助大神。

weixin_30412577·2020-07-12 21:09

长点心吧年轻人，利率不是这么算的！我用Python告诉你亏了多少！

点击上方“Python数据科学”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达作者：xiaoyu，半路转行数据大家都知道一线城市生活压力大，年轻人如果没有家里人的帮助想要独立扎根并非易事。

Python数据科学·2020-07-12 19:09

【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析非经作者允许，禁止任何商业转载。ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。

Python数据科学·2020-07-12 19:09

Git实践指南——合并分支至master

Git作为版本控制工具，相信开发、测试或运维人员都不会陌生，尤其是在团队合作过程中，Git+Github/Gitlab/Bitbucket等组合在分支管理、代码维护等方面起着非常重要的作用。因此作为菜鸟级别的萌新，有必要学习一些常规的、基本的操作以便快速上手。这篇文章与大家分享一下在分支管理中使用作为频繁的场景之一即如何将本地非master分支的代码合并至master。总所周知，在项目开发过程中，

小八路2222·2020-07-12 18:01

在服务器上配置Anaconda以及简单使用

官方宣称：最受欢迎的Python数据科学平台。优势：提供包管理与环境管理的功能（conda命令）预装好了conda，某个版本的

Viaxiz·2020-07-12 16:15

python数据科学（四）：pandas基础—— 空数据、表格计算

数据科学（四）处理空数据复制丢掉dropna()使用默认值替换判断表格计算减累加最大值减最小值每个数字有多少个最多的数字多少插入分组融合代码处理空数据复制丢掉dropna()dfkong=df1.dropna()使用默认值替换dfkong=df1.fillna(value=100)判断pd.isnull(df1)pd.isnull(df1).any()pd.isnull(df1).any().an

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-07-12 14:36

数据分析-数据转换：Python-pandas模块，分组函数groupby中（apply,agg,transform）方法的比较

具体请看《Python数据科学手册》（JakeVanderpl

蛋壳先生·2020-07-12 12:28

0.7 运维利器之行云管家运维自动化实践指南

0、前言image题图byTheinternet随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台或使用大型公有云厂商提供的云资源来替代传统的IT交付模式。企业的IT环境也随之越来越复杂，常规的运维手段与技术已经无法满足目前云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展，大数据、认知技术及容器技术也在企业中得到了越来越多的应用，大量的服务器管理操作、配置变更被频繁的执行与部署，以

陈宝佳·2020-07-12 11:18

CUDA实践指南（十二）

ZeroCopy：零拷贝是CUDA工具包2.2版中添加的一项功能。它使GPU线程可以直接访问主机内存。为此，它需要映射固定（不可分页）内存。在集成GPU上（即CUDA设备属性结构的集成字段设置为1的GPU），映射固定内存始终是性能增益，因为它避免了多余的副本，因为集成的GPU和CPU内存在物理上是相同的。在独立的GPU上，映射固定内存仅在某些情况下才有优势。由于数据未在GPU上缓存，映射的固定内存

weixin_34378767·2020-07-12 10:18

Jupyter notebook快速入门教程

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师本篇将给大家介绍一款超级好用的工具：Jupyternotebook。为什么要介绍这款工具呢？

weixin_34267123·2020-07-12 09:31

Python物理建模初学者指南

他是一本用Python解决科学问题的实践指南！他就是《Python物理建模初学者指南》试读：www.epubit.com.cn/book/detail…他有多牛，众多世界知名大学教授推荐阅读！

weixin_34261415·2020-07-12 09:26

Lua中，assert的作用

在看《Lua游戏开发实践指南》时，在P34中有说明assert，但是说明特少，导致自己完全不懂所以然，因此自己研究了一下。

Panda_Young·2020-07-12 00:04

太赞了！Python 数据科学速查表中文版强势来袭！

DataCamp推出的Python数据科学速查表（中文版），一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn

GitHubDaily·2020-07-11 23:17

《习惯的力量》读书笔记

在书的最后还有一个“读者实践指南”，这是对我们通过此书来实操改变自己的“坏习惯”，从而获得“好习惯”具有很好的指导性作用。这本书可以给我带来什么？了解习惯的原理构成老话说：江山易改，本性难移。

梅西好朋友·2020-07-11 17:56

安利6个珍藏的Python数据分析神器

作者：东哥起飞出品：Python数据科学用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。

liu志军·2020-07-11 10:50

是时候迁移至 AndroidX 了！

长久以来，我们致力于做到三件事:实践指南、减少模板代码和简化任务流程，我们希望帮助开发者们集中精力专注在真正需要考虑的逻辑中去。

谷歌开发者_·2020-07-11 09:19

【Django】入门实践指南之模板引擎|第3篇

课程：Django入门项目-论坛系统打卡时间：2018.4.25目录【Django】入门实践指南之环境搭建|第0篇【Django】入门实践指南之系统设计|第1篇【Django】入门实践指南之模型设计|第

紫电清霜Owenli·2020-07-11 04:31

现代密码学实践指南[2015年]

现代密码学实践指南[2015年]2015-09-110个评论来源：TechIdeas收藏我要投稿下文分类介绍在各种适用场景下，你应该使用的现代密码学算法1.加密数据:按照优先级，应该选择:(1)首选NaCl

bluepeople1·2020-07-11 02:44

CUDA: (十) 使用 CUDA C/C++ 统一内存和 nvprof 管理加速应用程序内存 (NVIDIA 课程 Part three)

使用CUDAC/C++统一内存和nvprof管理加速应用程序内存对于本实验和其他CUDA基础实验，我们强烈建议您遵循CUDA最佳实践指南，其中推荐一种称为APOD的设计周期：评估、并行化、优化和部署。

Felaim·2020-07-10 21:43

DevOps 实践指南 | Linux 中国

这些技巧或许对那些想要践行DevOps的系统运维和开发者能有所帮助。--CarlosNunez有用的原文链接请访问文末的“原文链接”获得可点击的文内链接、全尺寸原图和相关文章。致谢编译自|https://opensource.com/article/18/1/getting-devops作者|CarlosNunez译者|BeliteX(belitex)??共计翻译：2.0篇贡献时间：10天这些技巧

技术无边·2020-07-10 21:29

下载 | 《Python数据科学速查表中文版》

DataCamp推出的Python数据科学速查表（中文版），一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn

wuShiJingZuo·2020-07-10 19:36

读《商业分析实践指南》

项目管理协会（PMI）的标准和指南1，需要评估2，商业分析规划3，需求启发和分析4，跟踪和监督5，解决方案评价现在的网络上传不了图片只能发文字的内容了。可惜没格式了。商业分析商业分析识别商业需求，推荐相关解决方案，并启发、文档化和管理需求的一系列活动集合。一，需要评估识别问题或机会鱼骨图，是一种因果图鱼骨图，也称石川图，分析根本原因工具评估组织的当前状态建议满足商业需求的行动组合商业证证二，商业分

wide288·2020-07-10 11:22

DevOps转型陷阱与核心实践指南

转载本文需注明出处：EAWorld，违者必究。2010年，我曾在IBM供职，开始参与DevOps相关的产品研发与实施工作。今天看来，我也许是国内较早的DevOps践行者。这两年DevOps在国内开花结果的时候，我见到了很多错误转型的乱象。本文中，将为大家分享自己对DevOps行业发展的观察，并向介绍DevOps转型的路途中都有哪些陷阱。希望通过本文，大家能更够拨云见日，真正的使DevOps成为企业

EAWorld·2020-07-10 11:18

【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下：【Python数据分析基础】:数据缺失值处理本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题

weixin_34187862·2020-07-10 08:07

工业物联网实践指南----专注生产制造活动

写在前面今年四五月份，也就是深圳云栖大会之后的那些日子，一方面是工业互联网（IndustrialInternet）兴起的擂鼓和号角声，另一方面却是制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem，MES）实施进程的怨声载道。这一切，不得不让我们深刻反思近几年来智造之路的成败，当时的一些想法记录在了《MES之殇和工业物联网之春》这篇文章中。此后，在一系列的培训和座谈会上，我多次

weixin_30687587·2020-07-10 06:52

最简GTD实践指南

“手头工作一大把，但不知道该先去做什么，心烦。”“放假回家休息，脑袋里时不时蹦出来还没有完成的工作，心焦。”“手头干一件事的时候，总会想着其他事，心累。”……相信好多人都处在这么一种状态中，休息不能尽兴，工作又不能专注，总是丢三落四，忘东忘西，生活质量和工作效率不是太高。不知道你有没有为此为苦恼呢？幸运的是，《搞定，无压工作的艺术》给开出了“药方”，带给我们一整套的事情处理的流程，通过具体的事情规

反思的木偶人·2020-07-09 16:06

SOA实践指南读书笔记一

本系列读书笔记为书籍SOA实践指南的读书笔记，旨在帮助理解SOA系统架构。动机SOA——面向服务化的架构优点：一，可扩展性和灵活性；二，有助于填平业务/IT鸿沟。

lujg12·2020-07-09 15:37

每日安全资讯（2019.06.05）

信安标委发布《网络安全实践指南—移动互联网应用基本业务功能必要信息规范》信安标委编制发布了《网络安全实践指南—移动互联网应用基本业务功能必要信息规范（V1.0）》，给出了16类基本业务功能正常运行所需的个人信息指南

溪边的墓志铭·2020-07-09 13:40

一个成功的程序员应该读哪些书

1、《代码大全》史蒂夫·迈克康奈尔SteveMcConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一，在过去的十多年间，本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。

火柴burnning·2020-07-09 05:36

数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

8.9自定义图例原文：CustomizingPlotLegends译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录

布客飞龙·2020-07-09 00:20

【Python数据科学】Numpy速查

【Python数据科学】Numpy速查Numpy是python数据科学计算的核心库，提供高性能的多维数组对象及处理数组的工具。

Cstar140·2020-07-09 00:00

混沌工程实践指南——如何实施一次"完美"的冷启动

导读：随着微服务架构的流行，服务本身的可用性降低会大大影响整个系统的稳定性。本文作者一方面阐述了我们需要注意哪些问题来保证单个系统在启动/停止过程中不会影响整个系统的可用性，另一方面介绍了如何对系统进行错误注入以模拟故障。本文十分适合系统架构师阅读。中亭，阿里巴巴高可用架构团队高级技术专家，多年稳定性产品研发、架构演进、常态&大促保障经验，故障演练平台MonkeyKing创始人，云产品AHAS技术

高可用架构·2020-07-08 23:26

看看这些鲜为人知的宝藏Python数据科学包吧!

动态数据科学的这三剑客几乎无人不知无人不晓：Numpy，Pandas和Matplotlib。你可能已经熟悉这些包以及它们的运作方式。还有其他很炫酷的包，你肯定也想试一试，例如Plotly，Seaborne，Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch等等。它们都很好，还有数百万个用于Python机器学习的软件包，其中有些未受到重视，甚至有些完全不为人知的!本文就带大家认识一下这些

爬遍天下无敌手·2020-07-08 22:58

【Python】大数据挖掘课程作业3——使用朴素贝叶斯分类对B站评论进行分析

【Python】大数据挖掘课程作业3——使用朴素贝叶斯分类对B站评论进行分析参考资料：《Python数据科学手册》数据来源：B站观察者网、观视频工作室、央视新闻、小央视频、环球网、环球时报2020年1月到

RM -RF /星·2020-07-08 19:11

少有人知的python数据科学库

在本文中，我们会分享不同于市面上的python数据科学库（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），尽管这些库很棒，但是其他还有一些不为人知，但同样优秀的

我爱学python·2020-07-08 16:35

安宁疗护实践指南「症状控制」

症状控制目录：1、疼痛2、呼吸苦难3、咳嗽、咳痰4、咯血5、恶心、呕吐6、呕血、便血7、腹胀8、水肿9、发热10、厌食、恶病质11、口干12、睡眠/觉醒障碍13、谵妄（一）疼痛1.评估和观察评估患者疼痛的部位、性质、程度、发生及持续的时间，疼痛的诱发因素、伴随症状，既往史及患者的心理反应；根据患者的认知能力和疼痛评估的目的，选择合适的疼痛评估工具，对患者进行动态的连续评估并记录疼痛控制情况。2.治

Gaven痴·2020-07-08 11:46

《蒙台梭利儿童教育手册》读书笔记1

因为《蒙台梭利早期教育法》的读者普遍反映太过理论化，他们都希望有一本更具体，更详细，更直接描述的蒙台梭利教育实践指南和使用手册。所以本书应运而生。所以这是一本讲蒙台梭利方法的书。

阑姗·2020-07-08 10:10

第3章 Pandas数据处理(3.11-3.13)_Python数据科学手册学习笔记

3.11向量化字符串操作3.11.1Pandas字符串操作简介importnumpyasnpx=np.array([2,3,4,5,11,13])x*2array([4,6,8,10,22,26])由于NumPy并没有为字符串数组提供简单的接口,因此需要通过繁琐的for循环来解决问题data=['peter','Paul','MARY','gUIDO'][s.capitalize()forsind

Jick_Yang·2020-07-07 17:03

第3章 Pandas数据处理(3.7-3.8)_Python数据科学手册学习笔记

3.7合并数据集:Concat与Append操作-pd.concat-pd.merge-pd.joinimportpandasaspddefmake_df(cols,ind):data={c:[str(c)+str(i)foriinind]forcincols}returnpd.DataFrame(data,ind)#用字典创建DataFramemake_df('ABC',range(3))ABC

Jick_Yang·2020-07-07 17:03

《OKR实践指南》连载五：怎样进行OKR评分

在习惯上，使用0-1的区间为每个季度的KR完成度进行打分，如果你愿意，也可以用0-100分这样的计分单元。全面完成的当然就可以打满分1分。如果完全没有任何进展的，则是零分。在刚刚实施OKR的企业中，得零分并非罕见，因为团队可能还没有从日常常规运营中建立这种绝对聚焦的习惯，对变革准备有所不足。从0到1之间，当然取决于KR的完成度。但是它未必和对应指标的绝对值成等比关系，比如，当KR是提高次日留存率1

明道云·2020-07-07 14:04

Pandas学习笔记十——高性能的eval和query方法

高性能的pandas：eval()和query()python数据科学生态环境的强大力量在Numpy和Pandas的基础之上，并通过直观的语法将基本操作转化为c语言：在Numpy里是向量化/广播运算，在

盐味橙汁·2020-07-07 11:14

Google Play 小锦囊: 助力开发者应对特殊时期

以下是我们收集的一些可以帮助您维持业务连续性的重要信息和实践指南

谷歌开发者_·2020-07-07 11:35

初学AI的你也能一键部署模型服务？奥利给！！

编辑：王老湿《AI炼丹炉实践指南》专栏前6篇：学了不少AI算法，竟然还不懂什么是AI项目的工程素养？老板想让我快速上线模型，但我连Linux还不会用万万没想到，命令行也能玩数据分析？

Wang_AI·2020-07-07 01:03

Python笔记：个人贷款预测模型

《Python数据科学：技术详解与商业实践》商业数据挖掘案列importnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportdatetime#数据导入os.chdir('D:\

阏zZ~·2020-07-06 23:42

Python笔记：线性回归模型

《Python数据科学：技术详解与商业实践》线性回归案例#数据说明：本数据是一份汽车贷款数据#|字段名|中文含义|#|:--:|:--:|#|id|id|#|Acc|是否开卡(1=已开通)|#|avg_exp