一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔…

一.IPython基础功能 1.IPython是交互式的Python命令行2.安装与使用 #安装:pip install ipython #使用:ipython与Python解释器的使用方法一致 注:之后想学习机器学习的读者强烈建议安装Anaconda(含有numpy.pandas等等等) 二.IPython高级功能 1.基本使用 #- TAB键自动完成 #- ?:内省.命名空间搜索 #- !:执行系统命令 #- 丰富的快捷键 2.魔术命令:以%开始的命令 # %run:执行文件代码 # %pa…

一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri…

本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环境的增强.作者进行Python开发最经典的开发环境搭配是:IPython外加一个文本编辑器,其实我自己平时写python代码也差不多是这样的开发环境:Windows系统下是IPython加notepad++,Linux系统下是IPython加vim,写起代码来体验很流畅,很容易获取到那种"流体验&q…

利用Python进行数据分析--Ipython 一.Ipython一些常用命令 1.TAB自动补全 2.变量+? 显示相关信息 3.函数名+??可以获取函数的代码 4.使用通配符* np.load? 5.%run +文件名.py 可以直接执行另外一个脚本 6._和__会保存最近的两个输出结果 7._iX和_X x为行号会输出第X行的输入和输出 二.键盘快捷键 1.CTRL+P 向前命令 2.CTRL+N 向后命令 3.CTRL+R 按行搜索历史 4.CTRL+C终止程序 5.CTRL+A光标移动…

本篇开始,结合前面所学的Python基础,开始进行实战学习.学习书目为<利用Python进行数据分析>韦斯-麦金尼 著. 之前跳过本书的前述基础部分(因为跟之前所学的<Python基础>重复),进入第四章-Numpy基础的学习. 1. 了解IPython - Python实验组必备工具 1.1 如何安装IPython 安装IPython和jupyter两个包.(本人使用的是PyCharm+Anaconda,直接在Settings里面搜索install即可) 1.2 如何使用IPyt…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.…

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过…

最近在阅读<利用Python进行数据分析>,本篇博文作为读书笔记 ,记录一下阅读书签和实践心得. 准备工作 python环境配置好了,可以参见我之前的博文<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>.还需要安装第三方包包括NumPy.pandas.matplotlib.IPython.SciPy.用pip安装工具下载自动安装即可,如果有网络问题,请在自行百度"host google"更新host文件. 接下来是配置IPython,初步感受了这个与之前接触的…

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建…