Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是，对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般（cue snake joke）。在这篇文章中，我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。你可能会问，很多现有的PyData包推荐列表怎么样？我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表，我要讨论的范围很 窄，只集中于10%的工具，但它们可以完成你90%的工作
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2023-08-02 13:51:07
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越来越多的人开始关注并使用数据分析，在这个新的时代，数据是新石油。它表明了每个现代IT系统如何通过捕获，存储和分析的数据来满足各种需求。无论是做生意决策，预测天气，研究生物学中的蛋白质结构或设计营销活动。所有这些场景都涉及使用数学模型，统计数据，图表，数据库以及数据分析背后的业务或科学逻辑的多学科方法。所以我们需要一种可以满足数据科学所有这些不同需求的编程语言。 Python作为一种语言发光，因为
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2024-03-12 15:52:52
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1.前言 算法是完成分析任务所采纳或者遵循的一整套步骤和规则，它是计算机科学中一个基本概念，可视作计算机科学的基石。设计优雅高效的代码、准备和处理数据以至软件工程开发均以算法为基础。 排序、查找、基于图的计算等问题都是算法能够解决的。然而，对于同一个问题，基于效率和计算时间的考虑，可以选出某个相对最
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2020-04-09 23:01:00
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JDBC简介：数据库操作属于Java的服务范围；服务的最大特点：所有的操作部分几乎都是固定的流程；也就是说服务几乎没有技术含量，属于应用部分，代码的流程是固定的；JDBC：Java数据库连接技术，即：是由Java提供的一组与平台无关的数据库操作标准（是一组接口的组成），数据库属于资源操作，所以最后操作一定要关闭数据库！JDBC技术范畴里实际上规定了4种Java数据库操作的形式：JDBC-ODBC：
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2023-07-11 23:18:13
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《Python数据科学手册》学习笔记目录《Python数据科学手册》学习笔记写在前面1. 食谱数据库数据找不到的问题2.Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题3. scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题4. GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score报错5. Jupyter导出PDF从入门到
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2023-10-09 15:32:43
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Python数据科学精华实战课程网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1j6o8qNw2qhBkJYOKW-YrYw提取码:67in备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/56gifEp密码：qbta8q课程规划全面。涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；精品质量。课程设计
原创
2018-11-12 09:24:00
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目录数据分析基础Pandas：数据处理的核心工具NumPy：支持大规模数值计算Matplotlib 和 Seaborn：数据可视化Scikit-learn：机器学习入门案例研究：预测房价结论1. 数据分析基础在开始深入探讨之前，有必要理解数据分析的基本概念。数据分析是指利用统计学、数学和计算机科学的方法来理解和解释数据的过程。Python 提供了一系列强大的库，使得这个过程既高效又直观。导入必要的
Python数据科学是一种利用Python编程语言进行数据分析、清洗、可视化和机器学习的方法。Python数据科学涉及到多个领
原创
2023-12-27 10:36:54
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人人都爱数据科学家！Python数据科学先进实战课程，涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；
第一章：Python与数据科学应用
第二章：数据搜集实例
第三章：资料清理(I)
第四章：资料清理(II)
第五章：资料探索与资料视觉化
原创
2021-11-02 15:25:31
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随着企业数字化转型加速，数据科学已成为驱动业务增长的核心引擎。本文聚焦大数据环境下数据科学项目的
第1章 模式的数据挖掘数据科学：R语言实战数据挖掘常用于检测数据中的模式或规则。兴趣点在于仅能够通过使用大数据集进行检测的不明显模式。一段时间内可以检测更简易的模式，如用于购买关联或时间选择的购物篮分析。我们对R编程的兴趣在于检测意外的关联，这能够带来新的机会。某些模式本质上是有序的，例如，基于以往结果预测系统中的故障，通过使用大数据集，以往结果会更加明确。下一章会探讨相关内容。本章探讨使用R来发
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2023-07-31 10:30:32
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该文件为人们选择DASK提供了高层次的动机。python在数据科学中的作用python已经成为数据分析和通用编程领域的主导语言：首先由于numpy、pandas和scikit learn等计算库和大量可视化、交互式notebook、协作库等推动了python发展。然而，这些包并不是为了多台机器设计的。DASK的开发是为了扩展这些包和周围的生态系统。它与现有的python生态系统协作，将其扩展到多核
数据层开发数据层中重点进行数据库的CRUD操作，在操作过程中，数据层只关心是否存在有Connection对象，至于这个对象谁给的，不关心。 1.定义数据层接口标准由于业务层要调用数据层的相关操作，所以必须在数据层中定义好与之前业务分析处给出的要求一致的操作。但定义数据层标准的时候也需要考虑以下情况： 数据更新操作：主要包含INSERT, UPDATE,DELETE 方法名称建议以
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2023-09-27 10:53:17
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Python面向对象编程之继承与多态详解 本文实例讲述了Python面向对象编程之继承与多态。分享给大家供大家参考，具体如下： Python 类的继承 在OOP（Object Oriented Programming）程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class 继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base clas
一直想找一本数据科学的书，为信息管理专业的学生来用，赵了国内数据科学技术与应用，太笼统了，没有专业性，找了吴喜之的python-统计人的视角，又觉得数据科学的东西少了，所以一直在找教材中。这次机械工业出版社翻译的这本数据科学导论感觉不错，作者是意大利人，一直没有体验下意大利民族的特点，这次体验下。首先，阿尔贝托是信号处理以及统计学的，主要作自然语言处理的，这个背景其实做数据科学还是不错的，有技术背
译者序原书前言作者和贡献者简介第1章 数据科学概述 // 11.1 什么是数据科学 //11.2 关于本书 //2第2章 数据专家的工具箱 //42.1 引言 // 42.2 为什么选择Python // 42.3 数据专家的基本Python库 // 52.3.1 数值和科学计算：NumPy和SciPy // 52.3.2 Scikit-learn：Python中的机器学习库 // 52.3.3
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2023-09-26 22:17:02
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1.前言 在你打算成为一名数据科学家时，以下技能是必须首先具备的：统计学、线性代数和一些编程技能。 同时你还需要发展以下技能：数据预处理、数据再加工、数据建模、编码、可视化和有效沟通，这些技能往往是相辅相成的 1.1 统计推断 从现实世界到数据，再由数据到现实世界的流程就是统计推断的领域。 更准确地
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2020-04-08 22:48:00
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为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自高于...
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2024-08-12 15:17:19
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