文字操作系统与外部最主要的接口就叫做 Shell。Shell 是操作系统最外面的一层。Shell 管理你与操作系统之间的交互：等待你输入，向操作系统解释你的输入，并且处理各种各样的操作系统的输出结果。
2018.06.06 1.1为什么要学习python 学习方法： 边看边做不能只看不做 笔记要记录详细
通过上面的对比可以看到，python2中在运行赋值运算符的时候，变量始终是整型，而在python3中，变量在做除法运算符的时候会变为浮点型。
pop 随机删除一个元素并返回，集合为空返回KeyError，
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
拥有超过600万用户，开源Anaconda Distribution是在Linux，Windows和Mac OS X上进行Python和R数据科学和机器学习的最快和最简单的方法。它是单机上开发，测试和培训的行业标准。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
lambda表达式本身是一个非常基础的python函数语法，其基本功能跟使用def所定义的python函数是一样的，只是lambda表达式基本在一行以内就完整的表达了整个函数的运算逻辑。这里我们简单展示一些lambda表达式的使用示例，以供参考。
元组（元组）跟列表（名单）非常相似，二者之间的差异就是元组不可改变，列表是可以改变的。
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
Python虽然是一门优秀的程序语言，但其拥有出色的数据处理能力，尤其是在数据量巨大的时候，因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。 Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库，其中NumPy提供了矩阵运算的功能，SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库，而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图，可以实现数据的可视化，pandas是基于NumPy的一种工具，该库提供了高效
tar zxvf ipython-0.13.2.tar.gz python setup.py install
Python作为2019年必备语言之一，展现了不可替代作用。对于所有的数据科学工作者，如何提高使用Python的效率，这里，总结了30种Python的最佳实践、技巧和窍门。希望这些可以帮助大家在2020年提高工作的效率，并且在此过程中学习到一些有用的东西。
有时候我们需要判断两个字符串内容是否相等，判断内容相等，我们用‘==’，但是有时候发现print(str1)和print(str2)眼看着一模一样，但是用==时却是false
运行Python解释器很便捷，在终端里输入python就进入了Python解释器。如果要输出文本“Hello world”，则使用print语句print("Hello world")。
输出结果：0 1 2 3 4 5 6 7 [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7]
注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，有 内存管理、垃圾回收机制，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，__del__ 的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
记得刚接触Python的时候，一条简单的语句在执行的时候却总能遇到报错。然后各种艰难的复查发现可能是循环语句缺少冒号啊、用了中文的标点符号啊、引号/括号等少了一个或者无法匹配啊、函数方法或变量名拼写错误啊等等。
在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习
当我在2011年和2012年写作本书的第一版时，可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。 因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
Jupyter Notebook 是一个友好的 Python 编辑器，更是一款集编程和写作于一体的效率工具！最近有个小伙伴看到我的 Jupyter Notebook截图，就问为啥你没写变量名就输出结果了呢？
刚开始学Python的时候，我用的是其自带的idle（安装Python后，在开始菜单里可以找到），后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python，但是很多功能需要手动设置，之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
【导读】2020年，你又立了什么新的 Flag？新一年，我们先为大家准备 30 个非常优秀的 Python 实践技巧。希望这些诀窍能在实际工作中帮助大家，并且学到一些有用的知识。
在这里，“数据”是指结构化的数据，例如：记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。
通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合，这些元素可以是数字或者字符，甚至可以是其他的数据结构
安装ipython 得到了ipython及依赖性软件，放在目录中 [root@localhost ipython]# yum install * -y
3个关键特性 与python完美融合 支持张量计算 定义张量 张量tensor 向量vectior 矩阵matrix 动态计算图
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。
2019 年，「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片，而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码，使科学社区可以看到，并基于此做进一步的探索。
新的一年新气象，我想借本文为大家献上 Python 语言的30个最佳实践、小贴士和技巧，希望能对各位勤劳的程序员有所帮助，并希望大家工作顺利！
大家好，我是征哥，前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型，演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter，今天就来介绍一下 jupyter
在此想提醒各位：自2020年1月1日起，Python 官方不再支持 Python 2。本文中的很多示例只能在 Python 3 中运行。如果你仍在使用 Python 2.7，请立即升级。
python是一个解释型语言. 指的就是将源代码丢个解释器. 解释一行代码,翻译成机器语言给cpu执行. 编译型语言例如C/C++ 直接将源代码翻译成机器语言,交给cpu执行. 特点:
上周分享了一份 TensorFlow 官方的中文版教程，这次分享的是在 Github 上的一份简单易懂的教程，项目地址是：
本系列讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本系列的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy，不然真的崩溃了...
Python的基本数据类型有整数，浮点数，布尔，字符串，它们是最基本的数据。在实际编程中，我们要经常组织由很多基本数据组成的集合，这些集合的不同组织方式就是：数据结构，今天讲的是数据结构中的Python list(列表)。数据结构就是一些数据组合得到的“复合”数据类型。
哇，你可能会很好奇，Python 语言也有 “翻译官”，这回事。 就像外国人跟我们讲英语，我们听不懂啊， 当然要找一个翻译官给我们翻译， 这样我们才知道老外在讲什么呢， 在我们计算机呢，也是这样的， 计算机他只懂得0,1这两个二进制数，和一系列ASCII码， 所以我们写Python的时候自然需要一个翻译官来翻译喽， 编译成二进制，这样计算机就能识别了，知道程序要干嘛了。
其实set 集合的 pop方法会将集合的左边第一个元素进行删除，并返回删除的元素。
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。
面向对象编程(OOP)：围绕数据及为数据严格定义的接口来组织程序， 用数据控制对代码的访问
逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
勤劳的程序员们，这里有 30 条使用 Python 时实用的建议和小技巧。你可以把读这篇文章当做工作间隙的小憩，而且我保证你学到的东西会跟工作时一样多。
在Python中，所有以__双下划线包起来的方法，都统称为魔术方法。比如最常见的 __init__ 。
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