时间 2015-01-29 14:14:11  数盟原文  http://dataunion.org/?p=9805 译者: Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程(译注: Kaggle 是一个数据建模和数据分析竞赛平台) 假如你想成为一个数据科学家,或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能,那么你已经来对地方了.本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径.该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述.如果你已经有一…

转载自:http://python.jobbole.com/80981/ 英文(原文)连接:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-data-science-python/ 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程(译注:Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台) 假如你想…

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库.今年,我们扩展了这个清单,增加了新的 Python 库,并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库,重点关注了这一年来的更新. 我们的选择实际上包含了 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. ▌核心库和统计数…

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp…

NumPy NumPy(数值 Python 的简称)是其中一个顶级数据科学库,它拥有许多有用的资源,从而帮助数据科学家把 Python 变成一个强大的科学分析和建模工具.NumPy 是在 BSD 许可证的许可下开源的,它是在科学计算中执行任务的基础 Python 库.SciPy 是一个更大的基于 Python 生态系统的开源工具,而 NumPy 是 SciPy 非常重要的一部分. NumPy 为 Python 提供了大量数据结构,从而能够轻松地执行多维数组和矩阵运算.除了用于求解线性代数方程和其…

1 简介 PyCharm开发公司jetbrains专门面向数据科学的ide项目DataSpell在前不久发布了其EAP版本(早期预览版本),为我们带来了诸多趋于成熟的功能特性,本文就将为大家介绍其使用方式及主要的一些功能. 2 DataSpell EAP版本使用体验 你可以在官网https://www.jetbrains.com/dataspell/下载适合你系统的安装包,然后像其他jetbrains系列产品那样进行安装: 在安装过程中可以勾选对ipynb文件的关联,使得我们直接双击ipynb文…

一.Numpy简介: Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间.此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy提供了两种基本的对象:nda…

python: # 获取所有txt路径列表 file_list = [] def gci(filepath): files=os.listdir(filepath) for fi in files: fi_d=os.path.join(filepath,fi) if os.path.isdir(fi_d): gci(fi_d) else: file_list.append(os.path.join(filepath,fi_d)) gci('E:\data') java: public stati…

这个还是我在刚开始学习selenium的时候做的,自己觉得有点意思,在接下来我会基于目前我对于selenium的一些深入研究,写下我对selenium的理解以及UIAutomation的一些理解,以此开篇吧^_^ 前段时间研究Selenium,写了一些测试网页的代码,写着写着,就感觉这些自动化cases的相似度太高,多数是大同小异,基本上可以归纳为这样三步1)找到元素 2)进行操作, 比如点击或者滑动 3) 验证期望, 比如跳转到了一个新页面,或者新元素出现在屏幕中. 比如下面: from se…

1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有缺失值. Socrata:它是探索政府相数据的另一个好地方.Socrata的一个了不起的地方是,他们有不错的可视化工具,使研究数据更为容易. 一些城市都有自己的数据门户网站设置,可供访问者浏览城市的相关数据.例如,在旧金山数据网站,你可以获得很多数据,从犯罪统计到城市的停车位. 联合国有关网站,例如…