《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》第二版 - 專題

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》第二版

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.5 高階IPython特性
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.5 高階IPython特性充分利用IPython系統(tǒng)可能會(huì)使你用稍微不同的方式編寫代碼，或者使你深...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.4 使用IPython進(jìn)行高效代碼開發(fā)的技巧
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.4 使用IPython進(jìn)行高效代碼開發(fā)的技巧對(duì)于很多用戶來說陨收，以易于開發(fā)、調(diào)試和最終交互使用的方式...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.3 軟件開發(fā)工具
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.3 軟件開發(fā)工具除了為交互式計(jì)算和數(shù)據(jù)探索提供舒適的環(huán)境外，IPython還可以成為通用Pyth...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.3.2 對(duì)代碼測(cè)時(shí)：%time和%timeit
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.3.2 對(duì)代碼測(cè)時(shí)：%time和%timeit 對(duì)于更大規(guī)牟老郑或更長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序蕴茴，你可能...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.2 與操作系統(tǒng)交互
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.2 與操作系統(tǒng)交互 IPython的另一個(gè)特性是它可以讓你無(wú)縫地訪問文件系統(tǒng)和操作系統(tǒng)shell。這...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 B.1 使用命令歷史
附錄B 更多IPython系統(tǒng)相關(guān)內(nèi)容 B.1 使用命令歷史 IPython維護(hù)一個(gè)小的磁盤數(shù)據(jù)庫(kù)董饰，其中包含你執(zhí)行的每條命令的文本蒿褂。這些文本有多...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 A.9 性能技巧
附錄A 高階Numpy A.9 性能技巧利用NumPy從代碼中獲得良好性能通常很簡(jiǎn)單，因?yàn)閿?shù)組操作通常會(huì)取代相對(duì)緩慢的純Python循環(huán)卒暂。以下...

0.2 CCC考研 0 8

《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 A.8 高階數(shù)組輸入和輸出
附錄A 高階Numpy A.8 高階數(shù)組輸入和輸出在第4章中啄栓，我們熟悉了np.save和np.load，它們用于在磁盤上以二進(jìn)制格式存儲(chǔ)數(shù)組...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 A.7 使用Numba編寫快速NumPy函數(shù)
附錄A 高階Numpy A.7 使用Numba編寫快速NumPy函數(shù) Numba（http://numba.pydata.org）是一個(gè)開源項(xiàng)...

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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》附錄 A.6更多關(guān)于排序的內(nèi)容
附錄A 高階Numpy A.6 更多關(guān)于排序的內(nèi)容 1.ndarray的sort實(shí)例方法和Python的內(nèi)建列表類似也祠，ndarray的sor...

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