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读Python数据科学手册 笔记 系列

数据科学 data science

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黑客技术 机器学习 行业经验 数学和统计学知识

跨学科,

  • 统计学家的能力: 能够建立模型和聚合

  • 计算机科学家的能力: 能够设计并使用算法对数据进行高效存储、分析和可视化

  • 领域专家的能力:在细分领域中经过专业训练

Why Python

生态系统:

  • Numpy 可以处理同类型(homogeneous)数组型 数据

  • Pandas可以处理多种类型带标签的数据

  • SciPy可以解决常见的科学计算问题

  • Matplotlib 可以绘制可用于印刷的可视化图形

  • IPython 可以实现交互式编程 和 快速分享代码

  • Scikit-Learn 可以进行机器学习

Ipython :超越Python

Ipython紧密的连接在Jupyter项目, 提供一个基于浏览器的Notebook
安装Anaconda ,
启动ipython


? 获取函数文档注释
??获取源代码,注意,如果不是python实现的源代码,就不显示。
tab 自动提示
str.find?

  • 计算代码运行时间 %timeit
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