【文件属性】：
文件名称：欧式贴近度Matlab代码-dsghent-python-for-data-scientists-2016:Meetup的演示文稿，笔记本和支
文件大小：1.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 10:37:14
系统开源
欧式贴近度matlab代码面向数据科学家的Python
这些是#dsGhent:
Python
for
Data
Scientists
（会议和）聚会期间使用的幻灯片和笔记本。
该活动在2016年11月10日星期四和2016年11月17日星期四在根特举行。这本身就是我在2015年9月17日星期四在布鲁塞尔的a大会上使用的I的更新版本。
这里的大多数材料直接来自其他来源或经过其他来源的改编。
特别地，概述紧随的第1章，Scikit.learn和Pandas笔记本对GitHub的贡献很大。
内容
在过去的几年中，Python已经成为数据科学的可靠平台。
将成熟，整洁且富有表现力的语言与功能强大的功能齐全的库结合在一起，以进行数据整理和机器学习，您将获得最大的生产力。
使用Python数以千计的免费库之一轻松地从几乎任何位置提取数据。
毫不费力地将数百卷复杂的模范代码混淆成几行近英语的散文。
添加一些注释并获得最佳性能，而不会淹没在不必要的样板代码池中。
在漂亮的生活笔记本中展示您的结果，这些笔记本无缝地混合了文本，代码和图形。
无论您是使用R进行所有建模，还是自大学毕业以来就只写过Matl
【文件预览】：
dsghent-python-for-data-scientists-2016-master
----README.md(3KB)
----PythonForDataScientists.pdf(511KB)
----notebooks()
--------out.txt(60B)
--------python_essential_reference_cover.jpg(25KB)
--------myfigure.pdf(144KB)
--------hello.py(41B)
--------02_MatplotlibAndSeaborn.ipynb(744KB)
--------00_Overview.ipynb(73KB)
--------portfolio.csv(30B)
--------foo.txt(54B)
--------04_PandasExampleFromJakeVanderPlas.ipynb(207KB)
--------div.py(65B)
--------10_CythonAndNumba.ipynb(187KB)
--------01_NumPyAndSciPy.ipynb(149KB)
--------sample.json(3KB)
--------05_ScikitLearn.ipynb(225KB)
--------03_Pandas.ipynb(17KB)