Python机器学习资源菜单,选库找工具不愁,GitHub精选列表都齐了

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用Python搞机器学习、数据科学,需要很多相关的资料,各种库、工具,都是常用、常找、常查的内容。
最近,维也纳的数据科学家FlorianRohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑,可以照着更新一下自己的收藏夹了。
四十几类项目
整个列表中,包含超过40类内容:
核心工具、Pandas和Jup

Flask教程:Python 3 支持

要求¶不 支持的。除此之外你必须使用最新的 itsdangerous, Jinja2 and Werkzeug 版本。API 稳定性¶用户少¶小生态系统¶建议¶除非你已经很熟悉的版本中的差异,我们建议坚持当前版本的Python,直到生态系统变得成熟。升级的痛苦大部分是在较低级别的函数库,例如 Flask 和 Werkzeug 等,而不是在实际的高层次的应用程序代码。

零基础学Python:ASCII、Unicode、GBK和UTF-8字符编码的区别联系

2015-05-08 实验楼很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态,以表示世界上的万物。他们看到8个开关状态是好的,于是他们把这称为“字节”。再后来,他们又做了一些可以处理这些字节的机器,机器开动了,可以用字节来组合出很多状态,状态开始变来变去。他们看到这样是好的,于是它们就这机器称为“计算机”。开始计算机只在美国用。八位的字节一共可以组合出256(2的8次方)种

零基础学Python:处理股票数据

这段时间某国股市很火爆,不少砖家在分析股市火爆的各种原因,更有不少人看到别人挣钱眼红了,点钞票杀入股市。不过,我还是很淡定的,因为没钱,所以不用担心任何股市风险临到。但是,为了体现本人也是与时俱进的,就以股票数据为例子,来简要说明pandas和其它模块在处理数据上的应用。下载yahoo上的数据或许你稀奇,为什么要下载yahoo上的股票数据呢?国内网站上不是也有吗?是有。但是,那时某国内的。我喜欢y

零基础学Python:如何成为Python高手

这篇文章主要是对我收集的一些文章的摘要。因为已经有很多比我有才华的人写出了大量关于如何成为优秀Python程序员的好文章。我的总结主要集中在四个基本题目上:函数式编程,性能,测试,编码规范。如果一个程序员能将这四个方面的内容知识都吸收消化,那他/她不管怎样都会有巨大的收获。函数式编程命令式的编程风格已经成为事实上的标准。命令式编程的程序是由一些描述状态转变的语句组成。虽然有时候这种编程方式十分的有

零基础学Python:Pandas使用(2)

特别向读者生命,本教程因为篇幅限制,不能将有关pandas的内容完全详细讲述,只能“抛砖引玉”,向大家做一个简单介绍,说明其基本使用方法。当读者在实践中使用的时候,如果遇到问题,可以结合相关文档或者google来解决。读取csv文件关于csv文件csv是一种通用的、相对简单的文件格式,在表格类型的数据中用途很广泛,很多关系型数据库都支持这种类型文件的导入导出,并且excel这种常用的数据表格也能和

零基础学Python:Pandas使用(1)

Pandas是基于NumPy的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。基本的数据结构Pandas有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是,它固然有着两种数据结构,因为它依然是python的一个库,所以,python中有的数据类型在这里依然适用,也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过,Pandas里面又定义了两种数据类型:Serie

零基础学Python:为计算做准备

闲谈计算机姑娘是擅长进行科学计算的,本来她就是做这个的,只不过后来人们让她处理了很多文字内容罢了,乃至于现在有一些人认为她是用来打字写文章的(变成打字机了),忘记了她最擅长的计算。每种编程语言都能用来做计算,区别在于编程过程中,是否有足够的工具包供给。比如用汇编,就得自己多劳动,如果用Fortran,就方便得多了。不知道读者是否听说过Fortran,貌似古老,现在仍被使用。(以下引文均来自维基百科