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                數據◇專家必知必會的7款Python工具

                Submitted by zhongzhimin on Thu, 08/03/2017 - 14:57
                pyhton與數據

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                我咨詢了我們真正的數據專家,收集整理了他們認為所有數據專家都應該會的七⌒款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 課程註重讓學生們花大量的時間沈浸在這些技術裏。當你找第一份工作的時候,你曾經投入的時間而獲得的對 頓時大驚工具的深入理解將◢會使你有更大的優勢。下面就了解它們一但無疑雙方都非常想滅掉對方下吧:

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                IPython

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                IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算∞的命令行 shell,最開始是用 python 開發的,提供增強的內省,富媒體,擴展的 shell 語法,tab 補全,豐富的歷史等功能→。IPython 提供了如下特性:

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                • 更強的交互 shell(基於 Qt 的終端)

                • 一個基於瀏覽器的Ψ記事本,支持代碼,純文本,數學公式,內置圖表和其他富媒體

                • 支持交互數據可視化↙和圖形界面工具

                • 靈活,可嵌入解釋器加載到任【意一個自有工程裏

                • 簡單易用,用鮮于天於並行計算的高性能工具

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                GraphLab Greate

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                GraphLab Greate 是一個 Python 庫,由 C++ 引擎支持,可以快速構「建大型高性能數據產品。這有一些關於 GraphLab Greate 的特點:

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                • 可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數據量

                • 在單一平臺上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像

                • 最新的機器學習算法包括深度學習,進化樹和 factorization machines 理論

                • 可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統上運行同樣的代碼

                • 借助於靈∞活的 API 函數專註於任務或者機器學習

                • 在雲上用預測服務便捷地配置數據產品

                • 為探索和產品監測創建可視化的數據

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                Pandas

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                pandas 是一個開源的軟件,它具有 BSD 的開源許可,為 Python 編程↑語言提供高性能,易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面,Python 早已名聲顯赫,但是在數據分析與建模方面,Python 是個短板。Pands 軟件就填補了這個空白,能讓你用 Python 方便地進行你所有數據的處理,而不用轉而選擇更主流的專業語言,例如 R 語言。

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                整合心中暗道了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫,它在 Python 中進行數據分析的開發環境在處理性能,速度,和兼容方面都性能卓越。Pands 不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對於這些,參考 statsmodel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python 打造成頂級的統計建模分析環境,我們需要進一步努力,但是╳我們已經奮鬥在這條路上了。

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                PuLP

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                線性編程是一種優化,其中一個對象函數被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python 編寫的線性編程模型。它能產生線性文件,能調用高度優化的求其中一名天仙遲疑答道解器,GLPK,COIN CLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,來求解這些線性問題。

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                Matplotlib

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                matplotlib 是基於 Python 的 2D(數據)繪圖庫,它產生(輸出)出兄弟請丟一下吧版級質量的圖表,用於各種打印紙質的原件格式和跨平臺的交互式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本, python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?),web 應用服務器,和6類 GUI 工具箱。

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                matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易,使困難事情變為可能。你只需要少量幾行代碼,就可以生成圖表,直方圖,能量光譜(power spectra),柱狀圖,errorcharts,散點圖(scatterplots)等。

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                為簡化數◎據繪圖,pyplot 提供一個類 MATLAB 的接而且兩個都是潛力無限口界面,尤其是@它與 IPython 共同使用時。對於高級用戶,你可以完全定制包括線型,字體屬性,坐標屬@ 性等,借助面向對象接口界面,或項 MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

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                Scikit-Learn

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                Scikit-Learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關於最值得一提的是,它人人可用,重復用鮮于欣沉聲說道於多種語境。它基於 NumPy,SciPy 和 mathplotlib 等構建。Scikit 采用開源的 BSD 授權協議,同時也可用於商業。Scikit-Learn 具備如下特性:

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                • 分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬於哪一類別

                • 回歸(Regression) – 預測對象關聯的連續值屬性

                • 聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

                • 降維(Dimensionality Reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數量

                • 模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數和模型

                • 預處理(Preprocessing) – 特♀征提取和規範化

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                Spark

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                Spark 由一ξ 個驅動程序構成,它運行差距是憑借仙界就能彌補用戶的 main 函數並在聚類上執行多個並行操作。Spark 最吸引人的地方在於它提『供的彈性分布數據集(RDD),那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合,它可以在並行計算中使用。RDDs 可以〓從一個 Hadoop 文件系統中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統的文件)來創建,或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合,把它進行變換。用戶也許想要 Spark 在內存中永久保存 RDD,來通過並行操作有效地對 RDD 進行復用。最終,RDDs 無法從節點中自動復原。

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                Spark 中第二個吸引人的地∏方在並行操作中變量的共享。默認情況下,當 Spark 在並行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的他懷里任務時,它把每一個函數中用到的變量拷貝一份送到每一任務。有時,一個變量需要被許多任務和驅動程序共享。Spark 支持兩種方式的共享▲變量:廣播變量,它可以用來在所有的節點上緩存數據。另一種方式是累加器,這是一種只能用作執行加法的↓變量,例如在計數器中和加法運算中。