Notebooks de Jupyter, datos y material complementario para la tercera edición del libro de estadística Think Stats, basado en Python y pandas.
1,3 mil+15 esta semana208Jupyter NotebookMITBien mantenidoActualizado hace 14 días
jakevdp/PythonDataScienceHandbook
Cuadernos Jupyter gratuitos con el texto completo de Python Data Science Handbook, sobre NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn.
- Estrellas
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- 19,164
- Issues abiertos
- 226
- Último commit
- hace 2 años
¿Qué es?
Este repositorio contiene el texto completo de Python Data Science Handbook en forma de cuadernos Jupyter ejecutables. El libro presenta las principales bibliotecas de Python para trabajar con datos, como IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn, además de otros paquetes relacionados.
Los cuadernos se pueden leer en línea como sitio web, ejecutar localmente desde el directorio de cuadernos o abrir directamente en Google Colab o Binder sin necesidad de configurar un entorno local. Se presupone que el lector conoce el lenguaje Python; el proyecto complementario A Whirlwind Tour of Python cubre sus conceptos básicos.
El código se escribió y probó con Python 3.5, y la mayor parte también debería funcionar con Python 2.7 y otras versiones anteriores. Un archivo de requisitos enumera los paquetes utilizados e incluye instrucciones para configurar un entorno conda. El código tiene licencia MIT y el texto, licencia CC-BY-NC-ND.
Funciones clave
- 01Contenido completo del libro en formato de cuadernos Jupyter
- 02Cubre IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn
- 03Se puede ejecutar en Google Colab o Binder sin configurar un entorno local
- 04Incluye un archivo de requisitos e instrucciones para configurar un entorno conda
- 05Versión en línea disponible como sitio web
Casos de uso
- Aprender NumPy, Pandas y Matplotlib de forma práctica con ejemplos ejecutables
- Estudiar los fundamentos del machine learning con Scikit-Learn
- Impartir un curso de ciencia de datos con cuadernos ejecutables
Inicio rápido
- 1
Lee el libro en línea sin instalar nada
- 2
Instala los paquetes necesarios con conda usando el archivo requirements del README
conda install --file requirements.txt - 3
O crea un entorno conda dedicado llamado PDSH con Python 3.5
conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt - 4
Abre los notebooks del directorio notebooks o ejecútalos en Google Colab o Binder
Antes de usarlo
- El código se probó con Python 3.5 y es posible que las versiones fijadas de los paquetes no se puedan instalar en plataformas más recientes.
- El texto tiene licencia CC-BY-NC-ND, por lo que no se puede usar con fines comerciales ni modificar.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es PythonDataScienceHandbook?
- Cuadernos Jupyter gratuitos con el texto completo de Python Data Science Handbook, sobre NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn. Este repositorio contiene el texto completo de Python Data Science Handbook en forma de cuadernos Jupyter ejecutables. El libro presenta las principales bibliotecas de Python para trabajar con datos, como IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn, además de otros paquetes relacionados.
- ¿PythonDataScienceHandbook es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- PythonDataScienceHandbook es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿PythonDataScienceHandbook sigue mantenido?
- Sin commits en más de 6 meses. El último commit de PythonDataScienceHandbook fue el 26 jun 2024.
- ¿Para qué puedo usar PythonDataScienceHandbook?
- Aprender NumPy, Pandas y Matplotlib de forma práctica con ejemplos ejecutables Estudiar los fundamentos del machine learning con Scikit-Learn Impartir un curso de ciencia de datos con cuadernos ejecutables
- ¿Cómo se instala PythonDataScienceHandbook?
- Lee el libro en línea sin instalar nada Instala los paquetes necesarios con conda usando el archivo requirements del README: conda install --file requirements.txt O crea un entorno conda dedicado llamado PDSH con Python 3.5: conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt Abre los notebooks del directorio notebooks o ejecútalos en Google Colab o Binder
- ¿Dónde consigo PythonDataScienceHandbook?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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