ipython

摘要 MATLAB datenum时间格式参数众多，本文只简单关注 units 参数，即基准年份和计时度量（天、小时）。 命令行演示在 ipython 和 Octave 中进行。 示例1：小时制，基准年份1800-1-1 Time Attributes: units = 'hours since 1800-1-1 00:00:0.0' long_name = 'Time' axis = 'T' standard_name = 'time' coordinate_defines = 'start' delta_t = '0000-00-01 00:00:00' actual_range = [1.74e+06 1.75e+06] avg_period = '0000-00-01 00:00:00' time(1:5): 1744392 1744416 1744440 1744464 1744488 #来源： 参考1 # python import numpy as np origin = np.datetime64('1800-01-01', 'D') date1 = 1744392/24 * np.timedelta64(1, 'D') + origin # '1999-01-01' 示例2：一天制，基准年份1800-1-1 time { String units "days

NumPy 学习资料 书籍 NumPy Cookbook_[Idris2012] NumPy Beginner's Guide,3rd_[Idris2015] Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版） 网络资料 100 Numpy Exercises Pandas Exercises accompany "Pandas for Everyone" 菜鸟教程：NumPy教程 NumPy Documentation NumPy 中文文档 Pandas 学习资料 书籍 Pandas for Everyone: Python Data Analysis_[Chen2018] Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python_[Petrou2017] pandas: powerful Python data analysis toolkit Mastering Pandas for Finance_[Heydt2015] Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython,2nd_[Mckinney2017]

去年有出一个 python 整的LAMP自动安装,不过比较傻，直接调用的yum 去安装了XXX...不过这次一样有用shell..我也想如何不调用shell 来弄一个LAMP自动安装部署啥啥的..不过尼玛智商有限，没搞定，暂且分享一下 先说说目前的缺陷 这个脚本总体来说是调用一个字典，组成这个字典是最花费时间的，实际代码到是没几行，本来想把Nginx 的部署也加进去，什么memcached phpmyadmin apc 这样的常用组件作为功能加进去，尼玛，时间不够，只能打打酱油，包括最后我也只能用一行行if来让脚本能run起来，好吧，我想时间充足了一定要改进下，如果你看到此代码，如果仔细看看啊，对...日志记录这块，因为我没有判断异常，函数执行失败，脚本不会写日志，有时间改一下，不过近期不太会改。 注： 废话也不多说，这个脚本没有多少实用性，仅作分享学习之意吧，注(这类脚本还是用shell简单粗暴)，有时间我也会改进它，也欢迎各位大牛来一起XXX 软件版本: ###怎么是这么奇葩的组合### ##等Nginx 加入的时候再改好了，只所以这么用是公司内部有套系统PHP版本要求高..所以直接用这个测试了..跑的也还行### [root@ipython ~]# ls source/*.bz2 | sort source/apr-1.5.1.tar.bz2 source/apr-util

为什么大多数数据科学家都喜欢Python？这篇文章会让你了解到，Python有很多完善的工具包可以协助你完成重要的数据科学任务。 根据Indeed，Glassdoor和Dice等职场网站所提供的信息，与去年同期相比，随着各行各业 越来越依赖于数据进行决策 ，商业对数据科学家的需求也在继续扩大。 事实上，对于我们可以 从不同的学习路径进入到热门的职业中 ，如何选择一条合适的道路取决于你现在所处的职业阶段。除去数学和统计学的要求外，编程方面的专业技术同样是数据科学必须掌握的一项技能。 让我们深度了解一下在数据科学社区中最受欢迎的编程语言。 数据科学家使用最多的三种编程语言 Kaggle的一项调查结果显示，在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中，Python是使用率最高的编程语言，其次是SQL和R（请参看下图）。 参与这项调查的有近24000名从事数据相关职业的人员，其中3/4的调查对象建议那些立志成为数据科学家的人员以Python为学习旅程的起点。在这篇文章中，让我们来探索一下Python能够成为数据从业者中最受欢迎语言的原因，了解为什么做数据分析要选择Python。 为什么数据科学家们喜欢Python？ 数据科学家们需要处理复杂的问题，一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤： 数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。 Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者：mimi 链接： http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源：python黑洞网 内容简介 《量化投资：以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。 目录 第1 部分Python 入门 1 第1 章Python 简介与安装使用 2 1.1 Python 概述 2 1.2 Python 的安装 3 1.2.1 下载安装Python 执行文件 3 1.2.2 下载安装Anaconda 4 1.2.3 多种Python 版本并存 6 1.3 Python 的简单使用 7 1.4 交互对话环境IPython 8 1.4.1

一 前言： python中常用的一种方式，这里给大家列出来一下. 二 实例 比如，最简单的一个json文件 test_json = { "a" : 1 , "b" : 2 } 可以通过下面最简单的方式来添加: test_json [ "c" ] = 3 结果就是： { 'a' : 1 , 'b' : 2 , 'c' : 3 } 三 测试源码： 自己写一个源码例子，详见gihub: https://github.com/DyLanCao/ipython.git 四 总结 json真是非常的强大，最近项目算是和它杠上了，几乎每个项目都会用得上它。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4409292/blog/4259249

我是先下载了python3，后来因为需要2为了省事就去下载了anaconda2，但发现这里有个很严重的共存问题。 找了一下网上的各种共存问题，发现网上的基本上都是基于一个anaconda然后通过虚拟环境创建另外一个环境，从而实现两个py共存。 但这个根本不是我的本意，之前找了挺多在方法没能解决就算了。现在使用conda去下载包时，居然发现没有-r这个命令。。。也就是说不能像pip -r requirements.txt 一样一次性安装所有包，只得一个一个很麻烦。于是就还是想把它们共存下去。 其实py2和py3的共存方法有很多，我也是看了这篇博客才有点启发：http://blog.csdn.net/dream_an/article/details/51248736 但他的是要把原生py2和py3共存，而不是像我这样是一个py一个anaconda，网上一点这种共存的资料都没有，那我来写一个吧。 主要还是看到那篇博客里面的 python2 -m pip list #查看 这里受到启发，发现可以用不pip2 list，而直接通过python去指定py2引导pip2. 我本来是原有的py3和其script环境变量 那个时候命令行下只能使用py3（我这里没吧py3里面的python.exe改成 python3.exe

Python简介 计算机语言 人与计算机之间交互的语言 机器语言 一定位数组合二进制的0和1的序列，被称为机器指令，机器指令的集合就是机器语言 与自然语言差异太大、难学、难懂、难记、难差错. 汇编语言 用一些助记符号替代机器指令，称为汇编语言，ADDA,B指的是将寄存器A的数与寄存器B的数相加得到的数放到寄存器A中. 汇编语言写好的程序需要汇编程序转换成机器指令 汇编语言只是稍微好记了写，可以认为就是机器指令对应的助记符，只是符号本身接近自然语言. 程序 算法+数据结构=程序 数据一切程序的核心 数据结构是数据在计算机中的类型和组织方式. 算法是处理数据的方式，算法有优劣之分. 写程序难点 理不清数据 搞不清处理方法 无法把数据设计转换成数据结构，无法把处理方法转换成算法. 无法用设计范式来进行程序设计. 世间程序皆有bug,但不会debug。 Python解释器 官方CPython C语言开发，最广泛的解释器 IPython 一个交互式、功能增强的Cpython PyPy Python语言编写的Python解释器，JIT技术，动态编译Python代码 Jython Python的源代码编译成Java的字节码，跑在JVM上 IronPython 与Jython类似，运行在.Net平台上的解释器，Python代码编译成.Net的字节码. Python语言类型 Python是动态语言

安装Anaconda 从 清华大学开源软件镜像站 选择合适自己的版本 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh chmod u+x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh Please, press ENTER to continue >>> 点回车 =================================== Anaconda End User License Agreement =================================== 点q退出 Do you accept the license terms? [yes|no] 输入yes Anaconda3 will now be installed into this location: /home/zhangxiao/anaconda3 - Press ENTER to confirm the location - Press CTRL-C to abort the installation - Or specify a different location

《利用Python进行数据分析·第2版》 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数组和矢量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章 数据清洗和准备 第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑 第 9 章 绘图和可视化 第 10 章 数据聚合与分组运算 第 11 章 时间序列 第 12 章 pandas 高级应用 第 13 章 Python 建模库介绍 第 14 章 数据分析案例 附录 A NumPy 高级应用 附录 B 更多关于 IPython 的内容（完） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381798/blog/3651688