我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
当有人说：「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」，他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的，所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展，并帮助你发掘生态系统中的新功能。
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。
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
如果我们想要运行Python，通常有两种方式，第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行，还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件，在文件中编写python代码，然后运行。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
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。
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包，等待软件包编译，处理模糊的错误，设置一切正常工作......大多数时候，这是一个痛苦。但是，正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
大家好，我是征哥，前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型，演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter，今天就来介绍一下 jupyter
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。
如果要使用快捷键，首先按“Esc”键进入命令模式，然后按相应的键实现对文档的操作。比如切换成代码单元“Y”或Markdown单元“M”键，或者在本单元的下方增加一单元“B”键，查看所有快捷命令可以按“H”键。这里这个可能出现的有点突兀，但是记住就好，注意是ESC，然后code,doc里面互相转换~
作者：PRANAV DAR 机器之心编译 参与：Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南，从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到，我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
Python中一个重要的绘图库Matplotlib，它可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本等。
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。
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数
Matplotlib 的默认绘图设置通常是其用户所抱怨的主题。虽然在 2016 年末的 Matplotlib 2.0 版本中有很多改进的内容，但自定义默认设置的能力，有助于使软件包符合你自己的审美偏好。
在过去的二十年中，Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天，Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：
英文：Dynelle Abeyta译文：oschina www.oschina.net/translate/seven-python-tools-all-data-scientists-should-
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法 Python已经成为漏洞开发领域的行业标准，读者会发现大多数概念验证工具都是用Python语言编写的（除了用Ruby写的安全漏洞检测工具）。Python允许开发者编写脚本处理远程服务，处理二进制文件，与C语言库（或者Java的Jython/。Net的IronPython）以快速且简单的方式进行交互。它“内置电池”原则的巨大标准库，为开发省去对其它框架或者语言的依赖。我想跟读者们分享个人 的python编程经历，这些也许会对你未来
Python已经成为漏洞开发领域的行业标准，读者会发现大多数概念验证工具都是用Python语言编写的（除了用Ruby写的安全漏洞检测工具）。Python允许开发者编写脚本处理远程服务，处理二进制文件，与C语言库（或者Java的Jython/。Net的IronPython）以快速且简单的方式进行交互。它“内置电池”原则的巨大标准库，为开发省去对其它框架或者语言的依赖。我想跟读者们分享个人
如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。 我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 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 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
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。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了，这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧，可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者！
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
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