西安求推荐可靠的python培训机构

西安求推荐可靠的python培训机构?达内教育隶属于加拿大达内IT培训集团，于2002年成立 ，是达内IT培训集团直属学院。学院位于北京中关村，与北大、清华、中科院为邻，学术氛围浓厚。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道，促进我国信息产业迅速发展。

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NumPy：拥有大量的科学计算的核心功能。由于它的内部运算是通过C语言实现的，所以比用Python写成的同样的函数，它的速度会快许多。但它并不是较用户友好的包。

SciPy：跟NumPy非常相似，但是有更多的方式来从分布中取样，计算检验统计量，等等。

MatPlotLib：主要的画图框架。不太讨喜，但却是必备的包。

Seaborn：在导入MatPlotLib包之后导入Seaborn包，默认地，它会使你的绘图变得漂亮许多。它也有一些独特的功能，但是我发现它较酷炫的功能运行起来实在太慢了。

Pandas：基本上是对NumPy/SciPy进行轻量的包装，使它们更用户友好一些。对于和表格数据交互非常理想，Pandas中把表格数据称为数据框(DataFrame)。对画图功能也有一些包装，使得无需使用MPL(Meta-Programming Library，元编程库)就可以实现画图。我使用Pandas而非其他的工具来操作数据。

Scikit-learn：包含大量的监督和非监督机器学习算法，以及许多做模型选择的度量工具，是一个的预处理库。这个预处理库可以做主成分分析(Principal Component Analysis)，对分类变量进行编码，等等。

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1. 在Jupyter笔记本中，在运行代码块(Cell)前，于任何一个对象前放置一个问号，它会为你打开这个对象的文档。在你遗忘了你所使用的函数的细节的时候，这是非常方便的。比如说，my_dataframe.apply会解释pandas.DataFrame对象中的apply方法，而这个my_dataframe是pandas.DataFrame的一个实例。

2. 无论你在使用什么库，你通常都需要一直查阅文档，那么就干脆一直在浏览器中打开它。可选变量以及细微的差别实在是太多了。

3. 当你遇到无可避免的故障检修的时候，stackoverflow上也许已经有了问题的答案。

4. 接受这个事实吧：你正在做并不是完全理解的事情，又或者你会被并不重要的细节拖入泥淖。某一天你也许需要理解虚拟环境，它并没有那么困难，只是会有一些弯路给新手增加一些不必要的痛苦而已。

5. 阅读别人的代码。这是较好的方式，可以学习到规范，也是较佳的实践。这就是Kaggle kernels能够帮助你的地方。Github同样也支持在浏览器中展示Jupyter笔记本。互联网上有大量的例子可供参考学习。