随笔分类 - ApacheCN
摘要：原文：Hands-On Data Analysis with NumPy and pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、配置 Python 数据分析环境 在本章中，我们将介绍以下主题： 安装 Anaconda 探索 Jupyter 笔记本 探索 Jupyter 的替代品
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摘要：原文：Pandas Cookbook 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、索引对齐 在本章中，我们将介绍以下主题： 检查索引对象 生成笛卡尔积 索引爆炸 用不相等的索引填充值 追加来自不同数据帧的列 突出显示每一列的最大值 用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值 介绍 当以某
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摘要：原文：Mastering Pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图 在本章中，我们将介绍一些必要的主题，这些主题对于培养使用 Pandas 的专业知识必不可少。 这些主题的知识对于准备数据作为处理数据以进行分析，预测或可
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摘要：原文：Mastering Pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、Pandas 和数据分析简介 在本章中，我们解决以下问题： 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机 在本节中
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摘要：原文：Mastering Exploratory Analysis with Pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、处理不同种类的数据集 在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的
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摘要：原文：Learning pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。 您将对 Panda
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摘要：原文：Learning pandas 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、Pandas 与数据分析 欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用
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摘要：原文：Numpy Essentials 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、NumPy 中的傅立叶分析 除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DF
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摘要：原文：Mastering Numerical Computing With NumPy 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、NumPy，SciPy，Pandas 和 Scikit-Learn 到目前为止，您应该能够使用 NumPy 编写小型实现。 在整个章节中，我们旨在提供使用其他
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摘要：原文：Mastering Numerical Computing With NumPy 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、使用 NumPy 数组 科学计算是一个多学科领域，其应用跨越数值分析，计算金融和生物信息学等学科。 让我们考虑一下金融市场的情况。 当您考虑金融市场时，会有巨
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摘要：原文：Learning NumPy Array 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、性能分析，调试和测试 分析，调试和测试是开发过程的组成部分。 您可能熟悉单元测试的概念。 单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如，这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅
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摘要：原文：Learning NumPy Array 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、NumPy 入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述，SciPy 与 NumPy 密切相关，因此您会在本
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摘要：原文：NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 十一、玩转 Pygame 本章适用于希望使用 NumPy 和 Pygame 快速轻松创建游戏的开发人员。 基本的游戏开发经验会有所帮助，但这不是必需的。 您将学到的
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摘要：原文：NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、深入探索 NumPy 模块 NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。 其中一些包具有 SciPy 对应版本，可能具有更完整的功能。 我们将在下
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摘要：原文：NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、NumPy 快速入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并看一些使用 NumPy 的简单代码。 本章简要介绍了 IPytho
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摘要：原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 十一、最新最强的 NumPy 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 用at()方法用花式索引代替 ufuncs 通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanme
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摘要：原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 六、特殊数组和通用函数 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 创建通用函数 查找勾股三元组 用chararray执行字符串操作 创建一个遮罩数组 忽略负值和极值 使用recarray函数
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摘要：原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 一、使用 IPython 在本章中，我们将介绍以下秘籍： 安装 IPython 使用 IPython 作为 Shell 阅读手册页 安装 matplotlib 运行 IPython
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摘要：原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 探索气压 探索日常气压范围 研究年度气压平均值 分析最大可见度 用自回归模型预测气压 使用移动平均模型预测气压 研究年内平均气压 研究气压的极值 简介
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摘要：原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 用at()方法用花式索引代替 ufuncs 通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanmean()，nanvar()和n
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