文件名称：python-data-science-project:基于Python 3（数据）科学项目的模板存储库
文件大小：74KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 22:35:36
data-science scientific-computing python-3 template-project scientific-workflows
python-data-science-project 包含基于Python 3的数据科学项目的脚手架的存储库。 从此模板创建一个新项目 只需按照从该模板创建新的项目存储库即可。 项目组织 项目组织基于思想。 将每个项目放在其自己的目录中，该目录以该项目命名。 将外部脚本或编译的程序放在bin目录中。 将原始数据和元数据放在data目录中。 将与项目关联的文本文档放在doc目录中。 将所有与Docker相关的文件放在docker目录中。 将Conda环境安装到env目录中。 将所有笔记本放入notebooks目录。 将在清理和分析过程中生成的文件放在results目录中。 将项目源代码放在src目录中。 命名所有文件以反映其内容或功能。 使用conda 创建Conda环境 将项目的所有必要依赖项添加到Conda environment.yml文件（或requireme
【文件预览】：
python-data-science-project-master
----.gitignore(2KB)
----results()
--------.gitkeep(0B)
----requirements.txt(28B)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----src()
--------.gitkeep(0B)
----bin()
--------launch-jupyter-server.srun(719B)
--------.gitkeep(0B)
--------launch-training-job.sbatch(364B)
--------launch-jupyter-server.sbatch(421B)
--------create-conda-env.sh(148B)
----postBuild(213B)
----LICENSE(1KB)
----doc()
--------.gitkeep(0B)
----notebooks()
--------.gitkeep(0B)
----README.md(4KB)
----environment.yml(300B)
----docker()
--------Dockerfile(2KB)
--------.gitkeep(0B)
--------entrypoint.sh(67B)
--------docker-compose.yml(536B)
--------README.md(4KB)
--------hooks()
--------img()