上周分享了一份 TensorFlow 官方的中文版教程，这次分享的是在 Github 上的一份简单易懂的教程，项目地址是：
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
本文介绍了IPython、Notebook、qtconsole的使用教程。首先介绍了IPython的自动补全功能、进入和退出方法，以及魔法指令的使用。其次介绍了Notebook的使用方法，包括打开、新建、编辑等操作。最后介绍了qtconsole的使用方法，包括打开、新建、编辑等操作。
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
经常收到读者的疑问，公众号的代码排版真的很好看，究竟用的什么开发工具呢？在这里，统一回复一下大家，公众号的排版用的是 MarkDown Here，而我平时使用的Python开发工具是Pycharm。这里，我整理了一下在使用学习Python的过程中用到的开发工具和资源，分享给大家。
摘要总结：本教程是安装二进制文件，以Windows10 64位操作系统为例，但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前，请注意以下前提条件。否则，会出现各种问题。在开始安装之前，请确定要安装的科学栈为目的科学栈（如想安装pandas），并确定要安装科学栈需要的前提（如需要NumPy，dateutil，pytz，setuptools）。然后安装目的科学栈。实际安装实例（以Windows10 64位下安装pandas为例）：1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此，你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈，只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装！
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell（称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一），还集成了丰富的库和工具，如matplotlib、pandas等，极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧，旨在帮助读者充分利用这一工具，提升编程效率与体验。
今年的PyCon于4月9日在加拿大蒙特利尔召开，凭借快速的原型实现能力， Python在学术界得到了广泛应用。最近其官方网站发布了大会教程部分的视频和幻灯片，其中有很多（接近一半数量）跟数据挖掘和机器学习相关的内容，本文对此逐一介绍。 如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析 目前有很多很强大Python数据挖掘库，比如Python语言的交互开发环境IPython，Python机器学习库Scikit-learn和网络库NetworkX等。但是却没有一个教程告诉人们该如何将自己的问题很好的形式化处理，
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python 社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。
《如何打开ipynb文件》文章摘要：本文介绍了如何打开.ipynb后缀的文件，并提供了两种方法。第一种方法是直接使用IPython Notebook打开，第二种方法是将.ipynb文件扔进Spyder中打开。使用IPython Notebook打开需要先安装IPython Notebook，而使用Spyder打开则需要先安装Anaconda。两种方法都可以在浏览器窗口上启动Notebook，方便进行交互编程和学习。
如何在jupyter中同时使用python2和3？ 由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。 只需要将Anaconda3的安装目录选在D:\Anaconda2\envs子目录下即可。详细安装教程请看这篇博文：http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217 安装完成之后，在CMD里面直接输入python会启动Python2
ipython和pycharm的区别：pycharm是一种python IDE，包含使用python语言开发时提高其效率的工具；ipython是一个python的交互式shell，内置了很多有用的功能和函数。
线上的Python的机器学习资源如此丰富，从哪开始？如何修炼？这篇文章让你从零开始，七步之内成为Python机器学习的大师。
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。 Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。 Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。它不仅支持 Pytho
1、可以通过内置sys模块来查看导包路径。sys.path返回路径列表，代表Python导包时搜索的路径。
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
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。当你掌握这些必要的工具后，你就可以浏览PyData工具的长列表了，选择自己接下来要使用的。 值得一提的是，我介绍的这几个工
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
和在Windows安装Python的教程一样，安装python要配置环境pyenv，只是python要手工使用Linux命令安装，使用这种方法最好有一点Linux基础。由于笔者使用这种方法没有安装成功，就搬砖给大家看一下了
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175206.html原文链接：https://javaforall.cn
这篇文章旨在通过7个步骤，将最少的机器学习知识转化为知识型实践者，所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多，可以肯定的，但哪些是最好的？哪个互补？使用所选资源的最佳顺序是什么？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，不了解也没有关系，提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步：基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
jupyter notebook 是个好东西，但是默认皮肤实在是看得人难受，最不能忍的是字号太小。感谢GitHub大神，提供了这款主题更改工具，网上很多人介绍了更换主题的方法。我还做了一些字号、字体等修改，现在舒服多了。另外，前面我写了一个系列的jupyter文章，很详细，有兴趣的小伙伴可以参考文章末尾的历史文章哦！
通常来说，每个程序员都有自己趁手的兵器：代码编辑器。你要是让他换个开发环境，恐怕开发效率至少下降三成。然而，每个人对编辑器的喜好各不相同，甚至引发出诸如“神的编辑器”与“编辑器之神”这种信仰之争。但也正由此可见，个性化的编辑器对于一个程序员的重要性。
第1步：确保MySQL已安装且在运行 安装教程： 亲测：MySQL安装与python下的MySQLdb使用（附软件与模块包） 第2步：使用Python连接MySQL 连接教程： mysqldb库安装与python交互操作 第3步：Python中执行MySQL查询 cursor对象使用MySQL查询字符串执行查询，返回一个包含多个元组的元组——每行对应一个元组。如果你刚接触MySQL语法和命令，在线的MySQL参考手册 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/
Python虽然是一门优秀的程序语言，但其拥有出色的数据处理能力，尤其是在数据量巨大的时候，因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。 Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库，其中NumPy提供了矩阵运算的功能，SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库，而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图，可以实现数据的可视化，pandas是基于NumPy的一种工具，该库提供了高效
小Q：山外青山楼外楼，西湖歌舞几时休；暖风熏得游人醉，只把杭州比汴州。 --林升··题临安邸
OpenBabel和RDKit作为常用的化学信息学工具很受青睐，为了防止和其他项目的冲突，将他们单独创建在同一个Python环境。
今天给大家带来一批宝贝，大家可以在深夜里独自把玩，也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。 学习资料 1、入门阶段 The Python Tutorial（https://docs.python.or
具体参考这条帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655948272
我总喜欢把已有的信息放在前面，而不是最后。一方面是因为前人的树，致敬一下；另一方面，我的教学，也是从他们当中进行学习，汇总，精炼，如果觉得我的教程比较慢的话，你也可以直接去学习。
今天给大家带来一批宝贝，大家可以在深夜里独自把玩，也可以在广场上一边遛狗一边和盆友们品鉴。
1、安装python 2._版本，输入 sudo apt install python
在Blogger中使用IPython发博客，也可以在博客文章中找到，完整的报告在这里。作者：Fernando Perez。
1、在安装Python之前，需要先安装一些后面遇到的依赖问题（如果有依赖问题，按照提示安装）：
http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/public_server.html
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。 「开始
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda，里面包含了各种库，也包含了ipython；
补充知识：jupyter notebook matplotlib绘制动态图并显示在notebook中
在学基础语法之前先学习一下python中的一个内置函数dir。在python中对象几乎是无处不在的，之前学习的变量、数据、函数都是对象。
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.6后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
在本教程中，我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型，并为模型推理暴露一个 REST API。特别是，我们将部署一个预训练的 DenseNet 121 模型来检测图像。
如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路
《深入浅出Python机器学习》读书笔记，第二章 基于Python语言的环境配置
调试是从软件中查找和删除错误的行为。 分析是指构建程序的概要文件，以便收集有关内存使用或时间复杂度的信息。 分析和调试是开发人员生活中必不可少的活动。 对于复杂的软件尤其如此。 好消息是，许多工具可以为您提供帮助。 我们将回顾 NumPy 用户中流行的技术。
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