从零开始的数据科学:从零开始的数据科学代码 源码
从零开始的数据科学 这是我的《数据科学从零开始》第二版中的所有代码和示例。 他们至少需要Python 3.6。 (如果您要查找第一版的代码和示例,则位于first-edition文件夹中。) 如果您想使用代码,则应该能够克隆存储库,然后执行以下操作 In [1]: from scratch.linear_algebra import dot In [2]: dot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) Out[2]: 32 等等等等。 两个注意事项: 为了使用这样的库,您需要位于根目录(即包含scratch文件夹的目录)中。 如果您位于scratch目录中,则导入将无法进行。 它可能会正常工作。 您也可能需要将根目录添加到PYTHONPATH ,如果您使用的是Linux或OSX,则只需 export PYTHONPATH=/path/to/where/you/cloned/
文件列表
从零开始的数据科学:从零开始的数据科学代码
(预估有个108文件)
.gitignore
19B
INSTALL.md
339B
LICENSE
1KB
README.md
0B
README.md
4KB
comma_delimited_stock_prices.csv
119B
comma_delimited_stock_prices.csv
118B
working_with_data.py
16KB
README.md
4KB
comma_delimited_stock_prices.csv
118B
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