摘要: 很多同学做数学建模都用过matlab,相信都用过matlab的强大可视化功能,非常方便。其实如果采用python语言实现也能实现和matlab一样的可视化效果,而且是免费使用。其中一个有名的可视化库叫Matplotlib(当然还有很多可视化库), 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 Ma 阅读全文
posted @ 2020-04-25 08:47 rainman999 阅读(724) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 你的commit是最新提交、最最新提交?你把版本控制当作是备份? 阅读全文
posted @ 2020-04-24 09:15 rainman999 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于数据科学全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果,或研究结果的复现,或方便使用远程计算资源。目前在做深度学习计算时,远程服务器一般装有jupyter notebook服务,方便用户使用GPU计算资源。因为jupyt 阅读全文
posted @ 2020-04-23 10:25 rainman999 阅读(442) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据分析的整个过程中,可能80%的时间都用于清理和准备数据!现实世界的数据通常都不干净。使用 Python 以及 pandas等第三方库,可以收集各种来源、各种格式的数据,评估数据的质量和整洁度,然后进行清洗。这个过程叫做数据整理。可以在 Jupyter Notebook 中记录并展示数据整理的过程 阅读全文
posted @ 2020-04-22 10:44 rainman999 阅读(495) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 是利用python做科学计算 阅读全文
posted @ 2020-04-21 08:39 rainman999 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "胖的要死"是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 有多大?这篇博客介绍了用pandas 处理亿级数据的实践(https://www.cnblogs.com/frchen/p/5749 阅读全文
posted @ 2020-04-18 20:16 rainman999 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: VSCODE 常用插件第一季 1、chinese 此插件中文(简体)语言包为 VS Code 提供本地化界面。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS CEINTL.vscode language pack zh hans 效果 阅读全文
posted @ 2020-04-18 16:30 rainman999 阅读(2872) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 原文 :https://medium.com/machine learning in practice/roles on a machine learning project 216903a6dc12 Machine learning is a technical process, but it s 阅读全文
posted @ 2020-04-17 16:05 rainman999 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: cheat sheet 速查表 /小抄 如果期末考试老师只让你让带一张A4纸,合法“作弊”,纸上能写多少全凭自己本事,你会写什么?大部分人应该把整个课程的知识重点梳理一遍,方便记忆查询。cheat表面意思是作弊,cheat sheet 指用于快速参考的一套简洁的笔记,也叫作 quick referc 阅读全文
posted @ 2020-04-17 10:06 rainman999 阅读(2276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Git(读音为/gɪt/)是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。 Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。熟悉和掌握git已经成为软件开发人员的必备技能。 阅读全文
posted @ 2020-04-17 09:42 rainman999 阅读(383) 评论(0) 推荐(0) 编辑