Python数据工具箱—交互学习和集成开发相关

交互学习和集成开发主要用来做Python开发、调试和集成之用,包括Python集成开发环境和IDE。

/函数 描述 推荐度
IPython [第三方库]IPython 是一个基于Python 的交互式shell,比默认的Python shell 好用得多,支持变量自动补全、自动缩进、交互式帮助、魔法命令、系统命令等,内置了许多很有用的功能和函数 ★★★
Elpy [第三方库] Elpy是Emacs用于Python的开发环境,它结合并配置了许多其他软件包,它们都是用Emacs Lisp和Python编写的 ★★
PTVS [第三方库] Visual Studio 的 Python 工具 ★★
PyCharm [外部工具]PyCharm带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制并可集成IPython、系统终端命令行等,在PyCharm里几乎就可以实现所有有关Python工作的全部过程 ★★★
LiClipse [外部工具] LiClipse是基于Eclipse的免费多语言 IDE,通过其中的PyDev可支持 Python开发应用 ★★
Spyder [外部工具] Spyder是一个开源的Python IDE,由IPython和众多流行的Python库的支持,是一个具备高级编辑、交互式测试、调试以及数字计算环境的交互式开发环境 ★★

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《Python数据分析与数据化运营》上市啦!

50+数据流工作知识点
14个数据分析与挖掘主题
8个综合性运营分析案例
涵盖会员、商品、流量、内容4大主题
360°把脉运营问题并贴合数据场景落地


本书主要基于Python实现,其中主要用到的计算库是numpy、pandas和sklearn,其他相关库还包括:
  • 标准库:re、time、datetime、json、 base64、os、sys、cPickle、tarfile
  • 统计分析:Statsmodels
  • 中文处理:结巴分词
  • 文本挖掘:Gensim
  • 爬虫和解析:requests、Beautiful Soup、xml
  • 图像处理:OpenCV和PIL
  • 数据读取:xlrd、pymongo、mysql.connector
  • 数据预处理:imblearn
  • 展示美化类:Matplotlib、graphviz、prettytable、wordcloud、mpl_toolkits、pydotplus
如果你对以下内容感兴趣,那么本书将值得一看:
  • KMeans聚类的自动K均值的确立方法
  • 基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用
  • 基于自动下探(下钻、细分)的应用
  • 基于增量学习的多项式贝叶斯分类
  • pipeline管道技术的应用
  • 基于超参数的自动参数值的优化方法
  • 特征自动选择
  • 文本分类、文本主题挖掘
  • 基于自动时间序列ARIMA的P、D、Q的调整
  • python决策树规则输出
  • 基于自定义图像的文本标签云
  • 非结构化数据,例如图像、音频、文本等处理
  • 对象持久化处理
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