01 2019 档案

摘要：Python提供了功能齐全的类库来完成网络请求。基础库的HTTP库有urllib, httplib2, requests, treq等。 比如说rullib库，不用关心底层怎么实现的，只要关心请求的链接是什么，要传的参数是什么，以及如何设置可选的请求。有这些库，可能两行代码就可完成一个请求和响应的处 阅读全文

摘要：一、HTTP基本原理（一） URI和URL URI全称为:Uniform Resource Identifier，统一资源标志符 URL全称为:Universal Resource Locator ，即统一资源定位符。 用URL/URI来唯一指定它的访问方式，包括了访问协议https、访问路径（/即 阅读全文

摘要：一、Python3的安装安装包下载及相关文档介绍。相关连接如下。官方网站：https://www.python.org/下载地址：https://www.python.org/downloads第三方库：https://pypi.python.org/pypi官方文档：https://docs.py 阅读全文

摘要：第二篇中，学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本篇中，继续探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使⽤。 一、使⽤命令历史 Ipython维护了⼀个位于磁盘的⼩型数据库，⽤于保存执⾏的每条指令。它的⽤途有： 只⽤最少的输⼊，就能搜索、补全 阅读全文

摘要：在这篇中，将会深⼊NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更⾼级的数组操作和算法。一、ndarray对象的内部机理NumPy的ndarray提供了⼀种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的⽅式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释⽅式，⽐如浮点数、整数、布尔值等。ndarray如此强⼤的部分原因是所有数组对象都是数据块的⼀个跨度视图（s... 阅读全文

摘要：经过前面的学习，下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会⽤之前介绍的⽅法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集，也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集，可以⽤来练习。 案例数据集可以在Github仓库找到。 一、来⾃Bitly的USA.gov数据 2011年， 阅读全文

摘要：前面已经介绍了Python数据分析的编程基础。数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费⼤量时间，前面部分的重点在于掌握这些功能。开发模型选⽤什么库取决于应⽤本身。许多统计问题可以⽤简单⽅法解决，⽐如普通的最⼩⼆乘回归，其它问题可能需要复杂的机器学习⽅法。幸运的是，Python已经成为了运⽤这些分析⽅法的语⾔之⼀，因此读完这些文章，你可以探索许多⼯具。本篇中，首先回顾⼀些pandas的特点，在你... 阅读全文

摘要：前⾯部分关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合⾼级⽤户的功能。本篇就深⼊学习pandas的⾼级功能。 一、分类数据 接下来要说的是pandas的分类类型。通过使⽤它，可提⾼性能和内存的使⽤率。后面还会介绍⼀些在统计和机器学习 阅读全文