摘要:在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。 所以,不需要太多精力,让我们马上开始Python科
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开源、架构、Linux C/C++/python AI BI 运维开发自动化运维。 春风桃李花 秋雨梧桐叶。“力尽不知热 但惜夏日长”。夏不惜,秋不获。@ruiY--秦瑞python爬虫,C编程,嵌入式开发.hadoop大数据,桉树,onenebula云计算架构.linux运维及驱动开发. |
12 2018 档案
摘要:在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。 所以,不需要太多精力,让我们马上开始Python科
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摘要:基于Python的Grib数据可视化 利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来;numpy是Python
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摘要:http://yangwanshun518.blog.163.com/blog/static/30080136201121083539381/ 包括:综合资料、降水、SST、地面覆盖资料、风场/OLR/指数资料 Noaa资料库: http://www.cdc.noaa.govNCEP资料介绍:htt
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