Repolode
Предложить
jakevdp

jakevdp/PythonDataScienceHandbook

Бесплатные Jupyter-ноутбуки с полным текстом Python Data Science Handbook: NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
50,390
Форки
19,164
Открытые issues
226
Последний коммит
2 года назад

Что это?

В репозитории собран полный текст Python Data Science Handbook в виде исполняемых Jupyter-ноутбуков. Книга знакомит с основными библиотеками Python для работы с данными, включая IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn, а также с другими связанными пакетами.

Ноутбуки можно читать онлайн на сайте, запускать локально из каталога notebooks или открывать прямо в Google Colab либо Binder без локальной настройки. Предполагается, что читатель уже знаком с языком Python; основы языка разобраны в сопутствующем проекте A Whirlwind Tour of Python.

Код написан и протестирован на Python 3.5, но большая его часть должна работать и на Python 2.7 и других более старых версиях. Список используемых пакетов приведён в файле requirements, также есть инструкции по настройке окружения conda. Код распространяется по лицензии MIT, а текст — по лицензии CC-BY-NC-ND.

Ключевые возможности

  • 01Полный текст книги в формате Jupyter-ноутбуков
  • 02Охватывает IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn
  • 03Запуск в Google Colab или Binder без локальной настройки
  • 04Содержит файл requirements и инструкции по настройке окружения conda
  • 05Онлайн-версия доступна в виде сайта

Сценарии использования

  • Изучение NumPy, Pandas и Matplotlib на практике с исполняемыми примерами
  • Освоение основ машинного обучения с помощью Scikit-Learn
  • Преподавание курса по data science с использованием исполняемых ноутбуков

Быстрый старт

  1. 1

    Читайте книгу онлайн, ничего не устанавливая

  2. 2

    Установите необходимые пакеты с помощью conda, используя файл requirements из README

    conda install --file requirements.txt
  3. 3

    Или создайте отдельное окружение conda с именем PDSH и Python 3.5

    conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt
  4. 4

    Откройте ноутбуки из каталога notebooks или запустите их в Google Colab либо Binder

Что важно знать

  • Код тестировался с Python 3.5, и закреплённые версии пакетов могут не устанавливаться на более новых платформах.
  • Текст распространяется по лицензии CC-BY-NC-ND, поэтому его нельзя использовать в коммерческих целях или изменять.

В подборках

Курсы и инструменты для анализа данных

Темы

#python#data-science#jupyter-notebook#numpy#pandas#matplotlib#scikit-learn

Частые вопросы

Что такое PythonDataScienceHandbook?
Бесплатные Jupyter-ноутбуки с полным текстом Python Data Science Handbook: NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn. В репозитории собран полный текст Python Data Science Handbook в виде исполняемых Jupyter-ноутбуков. Книга знакомит с основными библиотеками Python для работы с данными, включая IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn, а также с другими связанными пакетами.
PythonDataScienceHandbook можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
PythonDataScienceHandbook распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
PythonDataScienceHandbook всё ещё поддерживается?
Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в PythonDataScienceHandbook — 26 июн. 2024 г..
Для чего можно использовать PythonDataScienceHandbook?
Изучение NumPy, Pandas и Matplotlib на практике с исполняемыми примерами Освоение основ машинного обучения с помощью Scikit-Learn Преподавание курса по data science с использованием исполняемых ноутбуков
Как установить PythonDataScienceHandbook?
Читайте книгу онлайн, ничего не устанавливая Установите необходимые пакеты с помощью conda, используя файл requirements из README: conda install --file requirements.txt Или создайте отдельное окружение conda с именем PDSH и Python 3.5: conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt Откройте ноутбуки из каталога notebooks или запустите их в Google Colab либо Binder
Где скачать PythonDataScienceHandbook?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты