西安求推薦可靠的python培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

西安求推薦可靠的python培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?達(dá)內(nèi)教育隸屬于加拿大達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)，于2002年成立 ，是達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)直屬學(xué)院。學(xué)院位于北京中關(guān)村，與北大、清華、中科院為鄰，學(xué)術(shù)氛圍濃厚。學(xué)院成立旨在建立軟件高級(jí)人才培養(yǎng)的通道，促進(jìn)我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。

python

NumPy：擁有大量的科學(xué)計(jì)算的核心功能。由于它的內(nèi)部運(yùn)算是通過C語言實(shí)現(xiàn)的，所以比用Python寫成的同樣的函數(shù)，它的速度會(huì)快許多。但它并不是較用戶友好的包。

SciPy：跟NumPy非常相似，但是有更多的方式來從分布中取樣，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，等等。

MatPlotLib：主要的畫圖框架。不太討喜，但卻是必備的包。

Seaborn：在導(dǎo)入MatPlotLib包之后導(dǎo)入Seaborn包，默認(rèn)地，它會(huì)使你的繪圖變得漂亮許多。它也有一些獨(dú)特的功能，但是我發(fā)現(xiàn)它較酷炫的功能運(yùn)行起來實(shí)在太慢了。

Pandas：基本上是對(duì)NumPy/SciPy進(jìn)行輕量的包裝，使它們更用戶友好一些。對(duì)于和表格數(shù)據(jù)交互非常理想，Pandas中把表格數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)框(DataFrame)。對(duì)畫圖功能也有一些包裝，使得無需使用MPL(Meta-Programming Library，元編程庫)就可以實(shí)現(xiàn)畫圖。我使用Pandas而非其他的工具來操作數(shù)據(jù)。

Scikit-learn：包含大量的監(jiān)督和非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及許多做模型選擇的度量工具，是一個(gè)的預(yù)處理庫。這個(gè)預(yù)處理庫可以做主成分分析(Principal Component Analysis)，對(duì)分類變量進(jìn)行編碼，等等。

python

1. 在Jupyter筆記本中，在運(yùn)行代碼塊(Cell)前，于任何一個(gè)對(duì)象前放置一個(gè)問號(hào)，它會(huì)為你打開這個(gè)對(duì)象的文檔。在你遺忘了你所使用的函數(shù)的細(xì)節(jié)的時(shí)候，這是非常方便的。比如說，my_dataframe.apply會(huì)解釋pandas.DataFrame對(duì)象中的apply方法，而這個(gè)my_dataframe是pandas.DataFrame的一個(gè)實(shí)例。

2. 無論你在使用什么庫，你通常都需要一直查閱文檔，那么就干脆一直在瀏覽器中打開它?？蛇x變量以及細(xì)微的差別實(shí)在是太多了。

3. 當(dāng)你遇到無可避免的故障檢修的時(shí)候，stackoverflow上也許已經(jīng)有了問題的答案。

4. 接受這個(gè)事實(shí)吧：你正在做并不是完全理解的事情，又或者你會(huì)被并不重要的細(xì)節(jié)拖入泥淖。某一天你也許需要理解虛擬環(huán)境，它并沒有那么困難，只是會(huì)有一些彎路給新手增加一些不必要的痛苦而已。

5. 閱讀別人的代碼。這是較好的方式，可以學(xué)習(xí)到規(guī)范，也是較佳的實(shí)踐。這就是Kaggle kernels能夠幫助你的地方。Github同樣也支持在瀏覽器中展示Jupyter筆記本?；ヂ?lián)網(wǎng)上有大量的例子可供參考學(xué)習(xí)。