Python数据科学手册-前言
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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