【翻译】2018年,20大Python数据科学库都做了哪些更新?
Python今年依旧保持着数据科学领域的领先地位。去年,我们在博客上列出了15个顶级Python数据科学库的榜单,当时大家都觉得非常好。这次,介绍一下这些顶级数据科学Python库今年有哪些更新,同时,我们还为这个榜单添加了一些新库。
实际上,这次的榜单不止20个库,主要是因为现在某些领域里有多个库都能解决相同的问题,而且暂时也不好说哪个库能成为领头羊,因此,我们将这些库分为一组,供大家选择。
核心库与统计库
1. NumPy (提交修改: 17911, 贡献者: 641)
按惯例,本榜单首先列出科学应用库,Numpy是这一类的首选,它是处理大型多维数组、矩阵及高级数学函数的工具集合,提供了多种数据操作方法。
今年,Numpy进行了很多改进。除了修复Bug和加强兼容性外,关键的改进是增加了可选样式,即Numpy对象的打印格式。此外,还增加了
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5分钟,关于Python 解包,你需要知道的一切
解包在英文里叫做 Unpacking,就是将容器里面的元素逐个取出来(防杠精:此处描述并不严谨,因为容器中的元素并没有发生改变)放在其它地方,好比你老婆去菜市场买了一袋苹果回来分别发给家里的每个成员,这个过程就是解包。Python 中的解包是自动完成的,例如: >>> a, b, c = [1,2,3] >>> a 1 >>> b 2 >>> c 3 如果列表中有3个元素,那么刚好可以分配给3个变量。除了列表对象可以解包之外,任何可迭代对象都支持解包,可迭代对象包括元组、字典、集合、字符串、生成器等实现了__next__方法的一切对象。 元组解包 >>> a,b,c = (1,2,3) >>> a 1 >>> b
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CodeMirror 代码渲染神器的极简入门实例
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