python数据科学

数据探索很麻烦？推荐一款史上最强大的特征分析可视化工具：yellowbrick

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学前言玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析
路远·2019-09-03 00:00

《Python数据科学手册》笔记

IPython超越PythonIPython:interactivePython，交互式Python编程JupyterNotebook是IPythonshell基于浏览器的图形界面，虽然其是在网页上进行代码的查看和编辑，但还是要和一个正在运行的Python进程进行连接，这个进程被称为核(kernel)IPython的一些使用技巧：1、使用符号?获取文档In[1]:len?Signature:len
ZzzZBbbB·2019-08-29 06:23

100天搞定机器学习|day45-53 推荐一本豆瓣评分9.3的书：《Python数据科学手册》

《Python数据科学手册》共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
jpld·2019-08-25 22:00

2019年秋冬书单

《Python数据科学手册》（9.3）08.《设计数据密集型应用》（9.9）09.《论政治》（8.8）10.《做哲学》（9.3）11.《金枝》（9.0）12.《文学课》（8.4）13.
Su小虫子_d53c·2019-08-18 22:19

PyTorch学习（一）——PyTorch概念、安装及代码样例

②Python的支持：PyTorch可以顺利地与Python数据科学栈集成，它非常类似于numpy，甚至注意不到它们的差别。③动态计算图：取代了
微～晨星·2019-08-08 23:19

小白入门Python数据科学全教程

前言本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程，涵盖各种工具和方法你将会学习到如何使用python做基本的数据分析你还可以了解机器学习算法的原理和使用说明先说一段题外话。
朱卫军·2019-08-06 12:00

Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly
路远·2019-07-21 00:00

Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks

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，半路转行数据前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib
spearhead_cai·2019-07-19 08:00

GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score报错

mean_validation_score报错文章目录GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score报错0.写在前面1.问题描述和解决过程2.不想比比直接看结果部分0.写在前面参考书《Python
李英俊小朋友·2019-06-11 14:13

12张思维导图告诉你 - Python 数据科学知识体系【 Numpy、Pandas、Matplotlib 】

以简单、直观、清晰的思维导图方式，帮助大家学习和回顾Python数据科学知识体系，原创作者是个萌妹纸。
happyJared·2019-06-01 15:22

Python数据科学手册

本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。
奋斗的IT青年·2019-05-27 19:43

《Python数据科学入门》之机器学习（第10章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第10章机器学习监督学习尝试从具有标记的训练数据集中推断出预测函数，其中训练数据集中的每一个样本属于哪类都是已知的。
Mr.小白·2019-05-24 21:35

《Python数据科学入门》之绘图和概率统计（第8-9章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第8章绘图可编程的绘图方法主要有三种：增量绘图：从一张空白画布开始进行增量绘图，然后使用专门的函数逐步添加图形、坐标轴、标签和图例等。
Mr.小白·2019-05-23 14:14

《Python数据科学入门》之使用网络数据（第7章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第7章使用网络数据第38单元概念剖析图的元素、类型和密度：名词说明多图图中存在平行边（节点A可以通过多条边连接到节点B）循环节点A到节点A的边简单图不存在平行边和循环的图边中可以存在多种类型
Mr.小白·2019-05-23 11:45

《Python数据科学入门》之Series或Frame数据类型（第6章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第6章使用Series和framePandas模块的初中时为了给Python添加Series和frame两个抽象的数据结构，它们其实是Python
Mr.小白·2019-05-23 09:52

python书籍推荐：Python数据科学手册

本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境
喜欢安静的程序猿·2019-05-21 18:19

《Python数据科学入门》之数组变换（第5章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第5章使用表格形式的数值数据第22单元转置和重排Reshape(d0,d1…)可以改变现有数组的形状，其参数定义了新的维度属性T的值就是数组的转置视图
Mr.小白·2019-05-20 17:00

关于集合的使用

#本节是关于集合的使用，例子全部来源与《Python数据科学指南》一书，作者Gopi,翻译：方延风#集合#初始化两个句子st_1='dogschasecats'st_2='dogshatecats'#从字符串中创建词的集合
过河的小马哥·2019-05-19 22:11

《Python数据科学入门》之数据库的使用（第4章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第四章使用数据库本章介绍了数据库的使用。之前那本《Python爬虫》中有谈到数据库的使用，这里就不再详细介绍。
Mr.小白·2019-05-19 21:31

《Python数据科学入门》之阅读笔记（第3章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第三章使用文本数据第13单元处理HTML文件Beautifulsoup通过Python字典接口实现对HTML标签属性的访问。
Mr.小白·2019-05-19 14:10

《Python数据科学入门》之阅读笔记（第2章）

Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第二章数据科学的Python核心第4单元理解基本的字符串函数大小写转换函数：lower()将所有字符转换为小写upper()将所有字符转换为大写
Mr.小白·2019-05-18 19:32

Python 数据科学入门

Python数据科学入门1.0了解Python1.1绍课程介绍&为什么Python如此受欢迎？
时间_实践·2019-05-16 09:59

ARTS-05月06日到05月13日

算法练习英文阅读继续分享Python数据科学相关的文章PythonicDataCleaningWithNumPyandPandas【三】一整篇文章的翻译分成了三部分，持续花了三周的时间，文章算是Python
needrunning·2019-05-16 01:18

用这几个方法提高pandas运行速度

文/Python数据科学图片来源于网络♚作者：xiaoyu博客：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师征稿启事|Python中文社区有奖征文
Python中文社区·2019-05-10 21:00

【Python数据科学】之CSV文件读取

一、什么是CSV文件？逗号分隔值（Comma-SeparatedValues，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有
Bonstoppo·2019-05-06 12:03

SKIL/开始/快速入门

SKIL通过面向数据科学家、数据工程师和DevOps/IT的跨团队平台，在python数据科学生态系统和生产JVM环境之间架起桥梁。
hello风一样的男子·2019-04-23 16:37

Pyodide：Mozilla将Python引入浏览器

Pyodide的演示笔记本的屏幕截图Mozilla上周推出了Pyodide，这是一个开源实验，旨在创建一个完整的Python数据科学堆栈，该堆栈在Web浏览器之外运行。
Tybyqi·2019-04-23 14:36

Apsara Clouder人工智能专项技能认证：Python数据科学分析实战

对于Python数据科学，顾名思义，就是通过Python进行数据的处理与分析。在人工智能的时代，Python语言变得日益流行。
开发者社区小百科·2019-04-23 13:20

如何在一场面试中展现你对Python的coding能力？| 技术头条

点击上方↑↑↑蓝字关注我们~作者|wLsq来源|Python数据科学（ID:PyDataScience）如果你已经通过了招聘人员的电话面试，那么下面正是该展现你代码能力的时候了。
AI科技大本营·2019-04-16 14:53

数据处理02：Python数值计算包NumPy

NumPy是一个专用于数值计算的第三方包，它提供了实现高效存储与快速操作的多维数组对象，可以说是整个Python数据科学生态系统的核心，项目官网https://www.numpy.org/NumPy已包含于
starglow_leo·2019-04-02 12:40

Python数据科学numpy的运算、分布函数和矩阵

本文介绍numpy的常用运算、统计分布函数和矩阵的基础用法numpy的一元多元运算，给我们做数据处理分析做基础，忘记的时候可以查看文档，常用的理解记忆就行。以下代码演示前提均以importnumpyasnp为前提1.一元运算：运算函数：np.abs(x)/np.fabsx)-绝对值/浮点数绝对值;np.sqrt(x)-开平方根;np.square(x)-平方np.log(x)/np.log2(x)
Hefqic·2019-03-18 22:58

18 个 Python 高效编程技巧，Mark！

源/Python数据科学初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。
机器学习算法与Python学习-公众号·2019-03-17 00:00

机器学习之 k-means聚类——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记聚类算法直接从数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型。
elma_tww·2019-03-05 16:45

机器学习之支持向量机——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、支持向量机概念画一条到最近点边界、有宽度的线条（二维空间中的直线或曲线）或者流体形体（多维空间中的曲线、曲面等概念）将各类分开，选择边界最大的那条线即是模型的最优解，
elma_tww·2019-03-04 18:46

机器学习之朴素贝叶斯分类——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、朴素贝叶斯分类原理在贝叶斯分类中，我们希望确定一个具有某些特征的样本属于某类标签的概率，通常记为P(L|特征)。
elma_tww·2019-03-01 00:00

机器学习之特征工程——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记前几篇博客的所有示例都假设已经拥有一个干净的[n_samples,n_features]特征矩阵。
elma_tww·2019-02-28 17:23

书籍：python数据科学傻瓜书 Python for Data Science For Dummies 2nd Edition - 2019

简介图片.png学习Python编程和统计数据的快捷方法Python是一种通用编程语言，创建于20世纪80年代后期-以MontyPython命名-成千上万的人用它来测试英特尔的微芯片，为Instagram提供动力，以及使用PyGame库构建视频游戏。PythonforDataScienceForDummies是为刚接触数据分析的人编写的，并讨论了Python数据分析编程和统计的基础知识。本书还讨论
python测试开发_AI命理·2019-02-26 14:21

你与数据科学家只差这26条python技巧

作者|PeterGleeson来源|Python数据科学编译|wLsqPython是目前世界上最流行的编程语言之一。
CSDN云计算·2019-02-22 10:47

决策树学习笔记（三）：CART算法，决策树总结

作者：xiaoyu数据挖掘工程师，数据爱好者个人公众号：Python数据科学知乎专栏：https://zhuanlan.zh
R3eE9y2OeFcU40·2019-02-12 10:00

还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。
路远·2019-02-12 00:00

Numpy的基础操作

Numpy是python数据科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具创建数组初始化占位符输入/输出保存与载入磁盘上的文件保存与载入文本文件数据类型数组信息调用帮助数组计算算术运算比较聚合函数数组复制数组排序子集
逆转尘光·2019-01-25 21:07

Python数据科学手册（5）--- 机器学习

Python数据科学手册最后一章讲的是机器学习，这是一个很大的课题，每一种算法都可以钻研，远不是一篇文章能讲清楚的，这里主要总结一下书中关于特征工程的课题。俗话说，巧妇难为无米之炊。
Anakin6174·2019-01-21 22:51

我的课程

线性代数3，中国大学MOOC：高等数学——微积分CAP（山东大学）4，中国大学MOOC：人工智能实践——Tensorflow笔记（曹健）5，中国大学MOOC：用Python玩转数据（张莉）6，网易云课堂：Python
崔业康·2019-01-17 15:15

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

7.14处理时间序列原文：WorkingwithTimeSeries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·2019-01-14 11:19

数据科学 IPython 笔记本 9.6 聚合：最小、最大和之间的任何东西

9.6聚合：最小、最大和之间的任何东西本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录。
布客飞龙·2019-01-05 15:08

数据科学 IPython 笔记本 9.3 理解 Python 中的数据类型

9.3理解Python中的数据类型本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录。
布客飞龙·2019-01-05 15:46

Python数据科学手册（2）---Numpy

有效的存储和操作数值数组是数据科学中绝对的基础，Python中有专门的包Numpy和Pandas来应对，本文主要介绍Numpy.1、理解Python中的数据类型Python的一个易用之处在于动态输入。静态语言（如Java,C）往往需要每一个变量明确的声明，而动态语言可以跳过这个规定。2，数组基础Python中的数组操作几乎等同于与Numpy数组操作，后面介绍的pandas也是构建在Numpy数组的
Anakin6174·2018-12-23 10:25

python数据分析的学习总结（一）

本篇文章是作者对常国珍著的python数据科学的学习的干货总结。
sandalen凉鞋·2018-12-19 21:20

Python数据科学：方差分析

本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。当分类变量为多个时，对分类个数不做要求，即可以为二分分类变量。之前已经介绍的变量分析：①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个
Kaitiren·2018-12-18 15:24

Python数据科学“冷门”库

云栖君导读：这些Python库真“冷”，但真的很强大！Python是一种神奇的语言。事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一，它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性。整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择。其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库，这些库使其具有动态性和快速性。在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas、s
云栖社区v·2018-11-24 22:33
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