西安求推薦可靠的python培訓機構?達內教育隸屬于加拿大達內IT培訓集團，于2002年成立 ，是達內IT培訓集團直屬學院。學院位于北京中關村，與北大、清華、中科院為鄰，學術氛圍濃厚。學院成立旨在建立軟件高級人才培養的通道，促進我國信息產業迅速發展。

python

NumPy：擁有大量的科學計算的核心功能。由于它的內部運算是通過C語言實現的，所以比用Python寫成的同樣的函數，它的速度會快許多。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，計算檢驗統計量，等等。

MatPlotLib：主要的畫圖框架。不太討喜，但卻是必備的包。

Seaborn：在導入MatPlotLib包之后導入Seaborn包，默認地，它會使你的繪圖變得漂亮許多。它也有一些獨特的功能，但是我發現它較酷炫的功能運行起來實在太慢了。

Pandas：基本上是對NumPy/SciPy進行輕量的包裝，使它們更用戶友好一些。對于和表格數據交互非常理想，Pandas中把表格數據稱為數據框(DataFrame)。對畫圖功能也有一些包裝，使得無需使用MPL(Meta-Programming Library，元編程庫)就可以實現畫圖。我使用Pandas而非其他的工具來操作數據。

Scikit-learn：包含大量的監督和非監督機器學習算法，以及許多做模型選擇的度量工具，是一個的預處理庫。這個預處理庫可以做主成分分析(Principal Component Analysis)，對分類變量進行編碼，等等。

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1. 在Jupyter筆記本中，在運行代碼塊(Cell)前，于任何一個對象前放置一個問號，它會為你打開這個對象的文檔。在你遺忘了你所使用的函數的細節的時候，這是非常方便的。比如說，my_dataframe.apply會解釋pandas.DataFrame對象中的apply方法，而這個my_dataframe是pandas.DataFrame的一個實例。

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。可選變量以及細微的差別實在是太多了。

3. 當你遇到無可避免的故障檢修的時候，stackoverflow上也許已經有了問題的答案。

4. 接受這個事實吧：你正在做并不是完全理解的事情，又或者你會被并不重要的細節拖入泥淖。某一天你也許需要理解虛擬環境，它并沒有那么困難，只是會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，可以學習到規范，也是較佳的實踐。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。互聯網上有大量的例子可供參考學習。