下载的数据在jupar中打不开

下载的数据在jupar中打不开解决方法:需要配置PATH环境变量。使用默认设置（重新）安装Anaconda，它应该正确设置路径，如果Jupyter给出一个找不到笔记本的错误，请向pip或conda检查笔记本软件包是否已安装，尝试运行jupyter笔记本（带连字符），这通常应该与jupyter笔记本（带有空格）相同，但如果有任何区别，带有连字符的版本是“真正的”启动器，而另一个版本则包装了它。

选自Nature

作者：Jeffrey M Perkel

机器之心编译

机器之心编辑部

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 。

而这逐渐成为一种普遍模式。从天文学到动物学，每一个伟大的现代科学发现背后都有计算机的身影。斯坦福大学计算生物学家、2013 年诺贝尔化学奖获得主 Michael Levitt 表示，现在的笔记本电脑在内存和时钟速度方面是 1967 年其实验室计算机的一万倍。「今天，我们拥有大量算力。但问题是，这仍然需要人类的思考。」

如果没有能够处理研究问题的软件以及知道如何编写和使用软件的研究人员，计算机再强大也是无用。「现在的研究与软件紧密相关，软件已经渗透到科研的方方面面。」软件可持续性研究所（Software Sustainability Institute）负责人 Neil Chue Hong 如是说。

最近，Nature 上的一篇文章试图揭示科学发现背后的重要代码，正是它们在过去几十年中改变了科研领域。这篇文章介绍了对科学界带来重大影响的十个软件工具，其中就包括与人工智能领域密切相关的 Fortran 编译器、arXiv、IPython Notebook、AlexNet 等。

语言先驱：Fortran 编译器（1957）

首批出现的现代计算机对用户并不友好。编程实际上是由手工完成的，通过电线连接一排排电路。后来的机器语言和汇编语言允许用户使用代码进行计算机编程，但这两种语言依然要求使用者对计算机架构有深入了解，导致很多科学家无法使用它们。

20 世纪 50 年代，随着符号语言的发展，尤其是「公式翻译」语言 Fortran 的出现，上述境况发生了改变。Fortran 语言由 IBM 的约翰 · 巴科斯（John Backus）团队开发。借助 Fortran，用户可以使用 x = 3 + 5 等人类可读的指令进行计算机编程，之后编译器将这类指令转化为快速高效的机器码。

这台使用 Fortran 编译器编程的 CDC 3600 计算机于 1963 年移送至美国国家大气研究中心。（图源：美国大气科学研究大学联盟 / 科学库。）

在早期，编程人员使用穿孔卡片（punch card）输入代码，复杂的模拟可能需要数万张穿孔卡片。不过，Fortran 使得并非计算机科学家的研究者也能够进行编程。普林斯顿大学气候学家 Syukuro Manabe 表示：「我们第一次靠自己进行编程。」他和同事使用 Fortran 语言开发了首批成功的气候模型之一。

60 多年过去了，Fortran 依然广泛应用于气候建模、流体动力学、计算机化学，以及其他涉及复杂线性代数并需要强大计算机快速处理数字的学科。Fortran 代码运行速度很快，仍然有很多编程人员知道如何写 Fortran。古老的 Fortran 代码库依然活跃在世界各地的实验室和超级计算机上。

信号处理器：快速傅里叶变换（1965）

当天文学家扫描天空时，他们捕捉到了随时间变化的复杂信号的杂音。为了理解这些无线电波的性质，他们需要观察这些信号作为频率函数的样子。一种被称为傅里叶变换（Fourier transform）的数学过程允许科学家实现这一点。但问题在于傅里叶变换并不高效，对大小为 N 的数据集它需要进行 N 次运算。

1965 年，美国数学家 James Cooley 和 John Tukey 开发了一种加速傅里叶变换过程的方法。借助递归（recursion）这种「分而治之」的编程方法（其中算法可以实现重复地再运用），快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）将计算傅里叶变换问题简化为 N log_2(N) 个步骤。速度也随着 N 的增加而提升。对于 1000 个点，速度提升约 100 倍；对于 100 万个点，速度提升约 5 万倍。

牛津大学数学家 Nick Trefethen 表示，FFT 的发现实际上是一种「再发现」，因为德国数学家卡尔 · 弗里德里希 · 高斯在 1805 年就完成了该发现，不过从未发表。但是，James Cooley 和 John Tukey 开启了 FFT 在数字信号处理、图像分析和结构生物学等领域中的应用。Trefethen 认为 FFT「是应用数学与工程领域伟大的发现之一。」FFT 已经在代码中实现了很多次，其中一种流行的变体是 FFTW（「西方最快的傅里叶变换」）。

默奇森天文望远镜，使用快速傅里叶变换来收集数据。

劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）分子生物物理学和综合生物成像部门主任 Paul Adams 回忆称，当他在 1995 年改进细菌蛋白 GroEL 的结构时，即使使用 FFT 和一台超级计算机，也需要「很多很多个小时，甚至是几天」的计算。但要没有 FFT，很难想象这件事要怎么做，花的时间将难以估量。

线性代数运算标准接口：BLAS（1979）

科学计算通常涉及使用向量和矩阵的数学运算，这些运算相对简单，但计算量大。20 世纪 70 年代，学界并没有出现一套普遍认可的执行此类运算的工具。因此，科研工作者不得不花费时间设计高效的代码来做基础的数学运算，导致无法专注于科学问题本身。

编程世界需要一个标准。1979 年，基础线性代数子程序库（Basic Linear Algebra Subprograms, BLAS）应运而生。直到 1990 年，该标准仍然在发展变化，定义了数十条涵盖向量和矩阵运算的基本程序。

田纳西州大学计算机科学家、BLAS 开发团队成员之一 Jack Dongarra 表示，BLAS 实际上将矩阵和向量运算简化成了像加减法一样的基础计算单元。

Cray-1 超级计算机。（图源：科学 历史 图像 / Alamy）

德州大学奥斯汀分校计算机科学家 Robert van de Geijn 表示：「BLAS 可能是为科学计算而定义的最重要接口。」除了为常用函数提供标准名称之外，研究者可以确保基于 BLAS 的代码能够以相同的方式在任何计算机上运行。该标准也使得计算机制造商能够优化 BLAS 实现，以实现硬件上的快速运行。

40 多年来，BLAS 代表了科学计算堆栈的核心，使得科学软件持续发展。乔治华盛顿大学机械与航空航天工程师 Lorena Barba 将 BLAS 称为「五层代码内的核心机制」。

预印本平台：arXivorg（1991）

20 世纪 80 年代末，高能物理领域的研究者往往会把自己提交的论文邮寄给同行审阅，这是一种礼仪，但只邮寄给少数几个人。「那些处于食物链底端的人依赖于顶端人的施舍，这往往会把非精英机构中有抱负的研究者完全排除在特权圈之外，」物理学家 Paul Ginsparg 曾在 2011 年的一篇文章中写道。

1991 年，洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）的 Ginsparg 写了一个电子邮件自动回复器，以建立公平的竞争环境。邮件订阅者每天都会收到一份预印本列表，每份论文都带有标识符。如此一来，世界各地的用户都可以通过一封电子邮件提交或检索来自上述实验室计算机系统的论文。

Ginsparg 原本计划将文章保留三个月，将范围限制在高能物理社区，但他的同事劝他去掉了这些限制。「就是在那一刻，它从布告栏转变成了档案库，」Ginsparg 表示。在这之后，大批论文开始涌入，其学科之广远远超出了 Ginsparg 的预期。1993 年，Ginsparg 把这个系统移植到互联网上。1998 年，他正式将该系统命名为 arXivorg。

如今，30 岁的 arXiv 收录了 180 万份预印本文章，且全部免费阅读，其每月论文提交量超过 15000 份，每月下载量高达 3000 万次。「不难看出 arXiv 为何如此受欢迎，」Nature Photonics 的编辑曾表示，「该系统为研究者提供了一种快捷、方便的科研方式，可以告诉大家你在做什么、什么时间做的，省去了传统期刊同行评审的繁琐。」

该网站的成功还对生物学、医学、 社会 学等其他学科类似存储库的建立起到了助推作用，成千上万份新冠病毒相关研究预印本的发布就是一个例证。

数据 探索 器：IPython Notebook (2011)

Fernando Pérez 在 2001 年决定「探寻拖延症」，当时他是一名研究生，决定采用 Python 的核心组件。

Python 是一种解释型语言，意味着程序会一行一行地执行。编程人员可以使用一种被称为「读取 - 求值 - 输出循环（REPL）」的计算型调用和响应（call-and-response）工具，他们可以键入代码，然后由解释器执行代码。REPL 允许快速 探索 和迭代，但 Pérez 指出 Python 并不是为科学构建的。例如，它不允许用户轻松地预加载代码模块或保持数据可视化的打开状态。因此 Pérez 创建了自己的版本。

2001 年 12 月，Pérez 发布了交互式 Python 解释器 IPython，它共有 259 行代码。10 年后，Pérez 和物理学家 Brian Granger、数学家 Evan Patterson 合作，将该工具迁移到 Web 浏览器，创建了 IPython Notebook，掀起了一场数据科学的革命。

和其他计算型 notebook 一样，IPython Notebook 将代码、结果、图形和文本组合到了单个文档中。但与其他此类型项目不同的是，IPython Notebook 是开源的，欢迎广大社区开发者为其发展做出贡献，并且支持 Python 这种科学家常用的语言。2014 年，IPython 演变成 Project Jupyter，支持约 100 种语言，并允许用户像在自己计算机上一样轻松地在远程超级计算机上 探索 数据。

Nature 在 2018 年指出：「对数据科学家而言，Jupyter 已经成为一种实际标准」。那时，GitHub 上已经有 250 万个 Jupyter notebook，如今已有近一千万个，其中包括 2016 年发现引力波和 2019 年黑洞成像的记录。Pérez 表示：「我们能为这些项目做出一点贡献也是非常有意义的」。

快速学习器：AlexNet（2012）

人工智能（AI）可分为两类，一类使用编码规则，另一类让计算机通过模拟大脑的神经结构来「学习」。多伦多大学计算机科学家、图灵奖获得者 Geoffrey Hinton 表示：「几十年来，人工智能研究者一直将第二种研究方法视为『荒谬』」。2012 年，Hinton 的研究生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 证明了事实并非如此。

在当年的 ImageNet 的年度竞赛上，研究者们被要求在包含 100 万张日常物品图像的数据库上训练 AI，然后在另一个图像集上测试算法。Hinton 表示：「在当时，最佳算法会在 1/4 的图像上出现分类错误」。Krizhevsky 和 Sutskever 开发的 AlexNet 是一种基于神经网络的深度学习算法，该算法将误差率降至 16%。Hinton 表示：「我们几乎将误差率降低了一半」。

Hinton 认为，该团队在 2012 年的成功反映出足够大的训练数据集、出色的编程和图形处理单元（最初为了提高计算机视频性能的处理器）新力量的结合。他表示：「突然之间，我们就能够将该算法的速度提高 30 倍，或者说可以学习 30 倍的数据」。

Hinton 表示真正的算法突破实际上发生在 3 年前。当时他的实验室创建了一个比几十年来不断完善的传统 AI 更能准确识别语音的神经网络。虽然准确率只稍微提升了一点，但已值得被记住。

AlexNet 及相关研究的成功带来了实验室、临床等多个领域深度学习的兴起。它让手机能够理解语音查询，也让图像分析工具能够轻松地从显微照片中挑选出细胞。这就是 AlexNet 在改变科学、改变世界的工具中占有一席之地的原因。

作者 | skura

来源 | AI开发者

大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。

资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。

请按照下面这个步骤来学习数据科学的 python。

配置编程环境

Jupyter Notebook 是开发和展示数据科学项目的强大编程环境。

在电脑上安装 Jupyter Notebook 最简单的方法是通过 Anaconda 进行安装。Anaconda 是数据科学中使用最广泛的 python 工具，它预装了所有最流行的库。

你可以浏览标题为「A Beginner’s Guide to Installing Jupyter Notebook Using Anaconda Distribution」的博客文章（>

安装完 Anaconda 后，请阅读 Code Academy 的这篇文章（>

只学习 python 的基础知识

Code Academy 有一门关于 python 的优秀课程，大约需要 20 个小时才能完成。你不必升级到 pro 版本，因为你的目标只是熟悉 python 编程语言的基础知识。课程地址：>

NumPy 和 Pandas，学习的绝佳资源

在处理计算量大的算法和大量数据时，python 速度较慢。你可能会问，既然如此那为什么 python 是数据科学最流行的编程语言？

答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 扩展的形式将数字处理任务转移到底层。这正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。

首先，你应该学会 NumPy。它是用 python 进行科学计算的最基本的模块。NumPy 支持高度优化的多维数组，这是大多数机器学习算法最基本的数据结构。

接下来，你应该学习 Pandas。数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。

Pandas 是 *** 作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。

Pandas 的创造者 Wes McKinney 写了一本很棒的书，叫做《Python for Data Analysis》（>

Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。

另一个建立在 Matplotlib 之上并与 Pandas 紧密结合的好的绘图库是 Seaborn。在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。

我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。

第一部分：Matplotlib 绘制基本图（>

简而言之，你不必花太多时间学习 Matplotlib，因为现在公司已经开始采用 Tableau 和 Qlik 等工具来创建交互式可视化。

如何使用 SQL 和 python

数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。

数据科学家使用 SQL 和 Pandas 来 *** 纵数据。有一些数据 *** 作任务使用 SQL 就可以很容易地执行，并且有一些任务可以使用 Pandas 高效地完成。我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行 *** 作。

如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。

所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。

这里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到这一点：Programming with Databases in Python using SQLite（>

在浏览上述博客文章之前，你应该了解 SQL 的基础知识。Mode Analytics 上有一个很好的关于 SQL 的教程：Introduction to SQL（>

多数有抱负的数据科学家在不学习统计学的基础知识的情况下，就直接跳到机器学习知识的学习中。

不要犯这个错误，因为统计学是数据科学的支柱。而且，很多数据科学家学习统计学只是学习理论概念，而不是学习实践概念。

我的意思是，通过实践概念，你应该知道什么样的问题可以用统计学来解决，了解使用统计数据可以解决哪些挑战。

以下是你应该了解的一些基本统计概念：

抽样、频率分布、平均值、中位数、模式、变异性度量、概率基础、显著性检验、标准差、z 评分、置信区间和假设检验（包括 A/B 检验）

要学习这些知识，有一本很好的书可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（>

我建议你阅读本书的前四章。阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。

大多数人建议使用 Think Stats （>

接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。StatsModels 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。StatsModels 网站提供了关于如何使用 Python 实现统计概念的优秀教程。

或者，你也可以观看 Gal Varoquaux 的视频。他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。

使用 Scikit-Learn 进行机器学习

Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。你的目标是学习如何使用 Scikit Learn 实现一些最常见的机器学习算法。

你应该像下面这样做。

首先，观看 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程（>

完成后，阅读「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」一书（>

通过完成本书中的编码练习，你将学习如何使用 python 实现你在 Andrew Ng 课程中学习到的理论概念。

结论

最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。你可以阅读「19 places to find free data sets for your data science project」来查找合适的数据集（>

另一种方法是将数据科学应用到你感兴趣的领域。例如，如果你想预测股票市场价格，那么你可以从 Yahoo Finance （>

如果你希望从其它行业转行到数据科学，我建议你完成一个利用你的领域专业知识的项目。关于这些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 1"（>

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：78。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务11　认识数据分析　1

111　掌握数据分析的概念　2

112　掌握数据分析的流程　2

113　了解数据分析应用场景　4

任务12　熟悉Python数据分析的工具　5

121　了解数据分析常用工具　6

122　了解Python数据分析的优势　7

123　了解Python数据分析常用类库　7

任务13　安装Python的Anaconda发行版　9

131　了解Python的Anaconda发行版　9

132　在Windows系统中安装Anaconda　9

133　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务14　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

141　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

142　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务21　掌握NumPy数组对象ndarray　21

211　创建数组对象　21

212　生成随机数　27

213　通过索引访问数组　29

214　变换数组的形态　31

任务22　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

221　创建NumPy矩阵　34

222　掌握ufunc函数　37

任务23　利用NumPy进行统计分析　41

231　读/写文件　41

232　使用函数进行简单的统计分析　44

233　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务31　掌握绘图基础语法与常用参数　52

311　掌握pyplot基础语法　53

312　设置pyplot的动态rc参数　56

任务32　分析特征间的关系　59

321　绘制散点图　59

322　绘制折线图　62

323　任务实现　65

任务33　分析特征内部数据分布与分散状况　68

331　绘制直方图　68

332　绘制饼图　70

333　绘制箱线图　71

334　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务41　读/写不同数据源的数据　80

411　读/写数据库数据　80

412　读/写文本文件　83

413　读/写Excel文件　87

414　任务实现　88

任务42　掌握DataFrame的常用 *** 作　89

421　查看DataFrame的常用属性　89

422　查改增删DataFrame数据　91

423　描述分析DataFrame数据　101

424　任务实现　104

任务43　转换与处理时间序列数据　107

431　转换字符串时间为标准时间　107

432　提取时间序列数据信息　109

433　加减时间数据　110

434　任务实现　111

任务44　使用分组聚合进行组内计算　113

441　使用groupby方法拆分数据　114

442　使用agg方法聚合数据　116

443　使用apply方法聚合数据　119

444　使用transform方法聚合数据　121

445　任务实现　121

任务45　创建透视表与交叉表　123

451　使用pivot_table函数创建透视表　123

452　使用crosstab函数创建交叉表　127

453　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务51　合并数据　133

511　堆叠合并数据　133

512　主键合并数据　136

513　重叠合并数据　139

514　任务实现　140

任务52　清洗数据　141

521　检测与处理重复值　141

522　检测与处理缺失值　146

523　检测与处理异常值　149

524　任务实现　152

任务53　标准化数据　154

531　离差标准化数据　154

532　标准差标准化数据　155

533　小数定标标准化数据　156

534　任务实现　157

任务54　转换数据　158

541　哑变量处理类别型数据　158

542　离散化连续型数据　160

543　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务61　使用sklearn转换器处理数据　167

611　加载datasets模块中的数据集　167

612　将数据集划分为训练集和测试集　170

613　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

614　任务实现　174

任务62　构建并评价聚类模型　176

621　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

622　评价聚类模型　179

623　任务实现　182

任务63　构建并评价分类模型　183

631　使用sklearn估计器构建分类模型　183

632　评价分类模型　186

633　任务实现　188

任务64　构建并评价回归模型　190

641　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

642　评价回归模型　193

643　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务71　了解航空公司现状与客户价值分析　199

711　了解航空公司现状　200

712　认识客户价值分析　201

713　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务72　预处理航空客户数据　202

721　处理数据缺失值与异常值　202

722　构建航空客户价值分析关键特征　202

723　标准化LRFMC模型的5个特征　206

724　任务实现　207

任务73　使用K-Means算法进行客户分群　209

731　了解K-Means聚类算法　209

732　分析聚类结果　210

733　模型应用　213

734　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理xyk数据异常值　215

实训2　构造xyk客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务81　了解财政收入预测的背景与方法　220

811　分析财政收入预测背景　220

812　了解财政收入预测的方法　222

813　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务82　分析财政收入数据特征的相关性　223

821　了解相关性分析　223

822　分析计算结果　224

823　任务实现　225

任务83　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

831　了解Lasso回归方法　226

832　分析Lasso回归结果　227

833　任务实现　227

任务84　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

841　了解灰色预测算法　228

842　了解SVR算法　229

843　分析预测结果　232

844　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务91　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

911　分析家用热水器行业现状　240

912　了解热水器采集数据基本情况　240

913　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务92　预处理热水器用户用水数据　242

921　删除冗余特征　242

922　划分用水事件　243

923　确定单次用水事件时长阈值　244

924　任务实现　246

任务93　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

931　构建用水时长与频率特征　248

932　构建用水量与波动特征　249

933　筛选候选洗浴事件　250

934　任务实现　251

任务94　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

941　了解BP神经网络算法原理　255

942　构建模型　259

943　评估模型　260

944　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchatlogin()friends = itchatget_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwordstxt，newdittxt、unionWordstxt，下载字体simheittf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriendspy 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltpltrcParams['fontsans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文pltrcParams['axesunicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jiebaposseg as psegfrom scipymisc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dictfromkeys(range(0x10000, sysmaxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -- coding:UTF-8 --#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearnlinear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

云服务器以 简单、高效、安全、可靠、d性强 等特性被越来越多的用户追崇，对于云服务器主要承载几个侧面的工作，功能层面：为企业提供IaaS层硬件资源，包含数据的分布式存储、分布式计算等；资源层面：提供资源整合动态管理，为PaaS层面提供相关资源共享服务，对比物理服务器而言对于企业用户无需提前购买自身的固态应用服务器硬件而是以按年缴费的模式进行云服务器的租赁，尽管云服务器一方面有效降低了IT的运维成本，但同时企业的核心数据也对外暴露存在数据安全的隐患。

伴随现在企业上云成为趋势，越来越多的应用软件提出自己的云领域软件平台如：明源云、泛微云、金蝶云等， 为解决数据暴露的安全隐患云服务器也由原有的公有云衍生出私有云、混合云等多种形态， 但伴随云形态的演进，“云孤岛、云竖井”也随之而来，对于企业用户而言原有的信息竖井并没有因为上云得到根本解决，因此能够实现云间集成、云到端、端到端无缝连接融合的中间集成平台是企业上云后的迫切需求，从而避免企业上云后云孤岛、云竖井的情况发生。

综上：云服务器确实能够灵活适配、d性伸缩有效解决IT服务器运维管理的难度，但企业上云的同时需要理智面对、选择，不要盲目跟风，同时兼顾云间集成整合、数据对接的模式及标准管理，避免仅仅是将物理应用转换部署模式而不是从根本解决企业的实际数据管控述求。

这是一个非常好的问题，通过了解云服务器的功能是了解云计算的重要方式之一，相对于解释云计算整体的概念来说，解释云服务器的功能也更有针对性。

云服务器是云计算平台一种比较常见的理解方式，从功能上来看，云服务器主要承载三大方面功能，其一是云服务器要实现存储功能（分布式）；其二是要实现计算功能（分布式）；其三是要实现资源整合功能。云计算以分布式存储和分布式计算为核心，通过采用虚拟化的方式来实现资源的动态管理，通过资源整合的方式来实现自身功能的扩充，这一点主要是为了提供PaaS相关服务。

云服务器针对于不同的用户诉求可以提供不同的服务功能，早期的云服务器主要指硬件资源的云端化管理，在服务形式上主要以IaaS服务为主，用户可以直接通过互联网来 *** 作远端的服务器，以便于实现软件的部署，在硬件资源管理方面可以更加灵活。

随着云计算自身的不断发展，目前云服务器的功能也得到了较为明显的扩展，为用户提供的服务也不仅仅局限于硬件资源，也可以通过自身的资源整合能力，来提供一系列软件服务。比如目前可以通过云服务器实现行业领域的专属应用，这就是所谓的行业“全栈云”，而且如果把人工智能平台部署到云服务器上，还可以进一步打造“智能云”，这都是未来云服务器的重要发展方向。

最后，对于用户来看，要想充分发挥出云服务器的功能，需要掌握一定的编程知识，而对于企业来说，要想充分发挥出云服务器的功能，还需要组织一个技术团队。

以腾讯云服务器CVM为例，从实例类型、镜像、云硬盘、网络、云监控、负载均衡、d性伸缩灯方面来阐述下云服务器的功能。

实例类型

实例类型决定了用于实例的主机硬件配置。每一个实例类型提供不同的计算和存储能力，用户可以基于需要提供的服务规模而选择实例计算能力、存储空间和网络访问方式。实例启动后，用户即可像使用传统计算机一样使用它，用户对启动的实例有完全的控制权。

镜像

云硬盘

网络

云监控

负载均衡

d性伸缩

云服务器，实际跟现实的服务器是差不多的，基本上现实服务器能做的云服务器都能做，而且也可以节省一批维护成本，其实就想当于你租了别人的服务器，别人替你维护基本的设施，你只需要把产品部署上去就可以了。

物理服务器能做的它都能做。

如果你提问没有方向的话，答案就是上面那个。

这是一个专业技术的问题，云服务器可以做很多技术类的事情！比如:

一、可以用来搭建个人网站，一般可以写写博客文章之类的。

二、如果性能配置高点的可以用来搭建企业门户网站，宣传企业以及产品是非常不错的。

三、学习研究用，学生可以用来学习linux、java、php、c++等开发技术语言，搭建测试demo。

四、应用级可以搭建app，提供用户下载。做一些大的赚钱项目。这个就需要比较强的专业技术知识作为支撑才能做起来！

对一般人来说，云服务器可以用来搭建个人网站，写点文章心得分享到网上还是可以的！

云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可d性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。

偶尔还是能看到，有人问个人买云服务器能用来怎么玩好，下面我根据个人经验做一点分享。

总的来讲，买服务器可以分为3种目的：

学习：学习各种计算机相关技术

分享：个人博客等

试验：个人有应用的一些想法，想快速试验一下

下面是具体的用法（某一个项目可能包含上面说的多个目的在一起，就不具体划分了）：

做小程序服务端

小程序现在很火，是很多应用的重要入口，也容易分享导流，小程序可以用云开发是不需要买服务器的，但是不能做后台管理，运维不方便，这个时候需要用云服务器来做后端API的支持

移动App的服务端

和小程序一样，云服务器可以用来跑API

博客

个人博客，没什么好讲的，当然，也可以去用github的page来搭建

试验性网站

如果你有一些想法，比如一些工具性或者内容新的应用想法，想通过网站的方式来呈现，那就需要云服务器

梯（嘘）子（嘘）

这个不多说了，需要买境外的服务器，如果你问我有什么稳定的方案，那咱们不能在这里说。

量化交易机器人

量化交易的学习，如果你不抱着暴发户的心态，还是可以去玩玩的，了解和学习一下常规的量化交易是怎么回事，那么可以买个境外的服务器，跑虚拟货币的量化交易，可以学到很多有趣的知识　

爬虫

这个用途很多，做垂直网站或者机器学习，都需要大量的数据，可以写个爬虫让它帮你抓数据，放在这个服务器上跑

学习linux服务器技术

如果没有用过linux,那么买个服务器，试着搭建一些服务，这是一个很有趣的学习过程

学习网络技术

和服务器技术一样，没什么好说的

搭建jupyter或者jupyterlab环境

喜欢搞AI的同学，在学习机器学习基础知识，比如统计概率学等课程的时候，需要一个实验环境，jupyter无疑是一个非常棒的工具

> 暂时想起这么多，以后想起陆续补充

那么，另外一个问题，就是面对市面上的 阿里云、腾讯云、华为云 这些云提供商，还有同学会问怎么选择服务器比较划算，对于上面列的这种入门级的需求，我建议这样考虑：

1 搭个博客建个个人网站这类需求，怎么便宜怎么来。

2 如果需要跑长时间占用cpu的程序，不要买突发型，要买100%cpu的。

3 要充分利用新人身份，能买3年就买3年。

其他不需要考虑太多，因为你不是做一个大规模或者性能要求强烈的项目，如果你有那么多精力，不如直接投入上面讲的这些具体的项目实践上去，然后随着具体的项目的深入，你的需求才会具体化，这个时候再按照你的真实需求去升级就好。

那么如果你的真实需求来了，又怎么买更便宜呢？

1 换一个服务器提供商，用新人身份去买

2 等优惠券或者搞活动的时候一次性买几年的套餐

现在磐石云福州一区高防云服务器1核2G50GB1M三年69876，相当于每月仅需1941元，每个月一杯奶茶的钱，不香吗？

好了，还什么等想到在陆续补充。

云服务适合下列这些行业：

一、网站建设

用户不需要预先购买硬件。他们可以根据网站的大小和访问流量等因素购买合理的硬件配置。由于可以灵活地升级云服务器，因此后续升级和硬件更换非常方便，可以满足网站的不同阶段和需求。

二、小程序、APP开发

我们只要有智能手机，我们就可以自己去注册微信号进行沟通，这也导致了小程序的火爆，它高于很多同一水平的APP软件，在一些无聊的时间内，我相信许多用户都依赖于各种APP应用程序来度过一天中最琐碎的时间。饮食，购物和 娱乐 是APP的主要风格。对于小程序和APP开发行业，云服务器易于构建且易于部署。它可以灵活地添加硬件配置，并可以在不同的开发环境之间灵活地切换。非常适合APP和小程序的开发。

三、 游戏 行业

面对 娱乐 性质比较强的 游戏 行业，已经影响到了很多的人,它因此被称为第九艺术。对于 游戏 行业而言，云服务器可以很好地构建 游戏 平台，以满足 游戏 行业庞大的运维工作量以及运维自动化的要求。在场景要求较高的情况下，随着玩家基础的变化，云服务器的高灵活性也可以进行相应的调整，从而可以有效避免资源浪费，节省维护成本。

四、视频直播

在现在这个互联网便利的网络时代，视频直播正在进入成千上万的家庭。在每一个高墙绿瓦下，可能会有一个梦想的主人。当然，这是个玩笑。无论是构建个人直播服务平台还是主流流行的直播平台，云都可以随时扩展和配置服务器，灵活性和稳定性没有问题。基于分布式集群的云服务器可以提供稳定而高效的服务。

一、用来放网站

网站服务器的应用通常是最常见的，按规模可以根据网站的日均PV区分，按类型可以区分为门户类网站、企业类网站、个人网站、交易型网站、论坛、博客等。

网站应用服务器的部署流程如下：在云服务器上部署网站前，首先必须确保您有云服务器的管理权限，或者是云服务器的空间和接口程序。

拥有云服务器的管理权限后，在云服务器上实现网站应用的步骤如下：

1、需要在系统上安装安装web服务如IIS(默认有装)，apache;

2、需要安装网站的相应环境，如aspnet10/20/30/35/40，php;

3、需要网站所使用的数据库，如mysql，mssql。

拥有云服务器的空间和接口程序，在云服务器上实现网站应用的步骤如下：

1、 需要在web服务上配置好网站所需的相应环境;

2、 需要添加网站所使用的权限;

3、 开启网站使用的端口。

部署网站需要注意以下几点：

1、 防火墙是否有做一些限制，如网站的80端口是否有开启;

2、 服务器是否有做一些会阻止外部访问网站的安全策略;

3、 域名解析式否正确，是否对网站绑定了相应的域名;

4、 相关的网站环境是否配置正确，网站文件的权限是否设置正确，可以使用探针进行测试。

二、办公系统应用云服务器

随着电脑在办公中的需求越来越重要，办公软件也成为了企业必须具备的基本软件应用。办公软件的种类非常多，应用最多的主要是OA、ERP、CRM、企业邮箱等，这些办公软件在云服务器上的部署是大致相同的。

在云服务器上实现办公应用的步骤如下：

1、 安装所需要的办公软件;

2、 安装办公软件相应的数据库;

3、 检查办公软件所需要的端口是否有开启;

4、 检查防火墙开启情况，是否有对端口进行限制。

虽然各种常规软件应用在云服务器上部署大致相同，但也存在一定的差异，具体如下：

常规软件分为CS架构和BS架构的软件，CS架构的软件直接安装即可，安装BS架构的软件需要安装该软件所需要的环境，如aspnet，php。

部署办公类应用需要注意以下几点：

1、 如果是BS架构的的应用，需要安装相应的环境如aspnet，php;

2、 软件所使用的端口是否有限制，如邮局使用的端口一般为25和110;

3、 软件的服务是否有设置成开机启动，避免服务器重启后，应用没有启动。

三、数据库应用云服务器

随着IT行业应用部署规模的日益增大，越来越多的企业使用云服务器作为单独的数据库应用服务器，用云服务器安装数据库服务。

在云服务器上实现数据库应用的步骤如下：

1、 安装相应的数据库软件如mysql;

2、 配置mysql数据库，设置数据库文件的存放路径，对配置文件进行相应的编译;

3、 管理数据库的用户名与密码，避免使用弱密码，防止被入侵;

4、 确认是否已将数据库服务设置成开机自动启动。

部署数据库应用需要注意以下几点：

1、 对数据进行备份，以免数据丢失。

2、 保证数据库应用服务器的安全，以免黑客**数据或破坏数据。

四、虚拟主机应用云服务器

虚拟主机极大的促进了网络技术的应用和普及，虚拟主机的租用服务也成了网络时代新的经济形势。之前都是使用物理服务器来实现虚拟主机应用，随着云计算技术的发展与普及，越来越多的网络用户选择了使用云服务器来实现虚拟主机应用。

在云服务器上实现虚拟主机应用的步骤如下：

1、 搭建NET环境和php环境等;

2、搭建好IIS来存放主机站点，搭建好FTP服务，方便数据的上传于下载;

3、确认是否设置虚拟主机服务开机自动启动。

部署虚拟主机应用需要注意以下几点：

1、 需要确保网络的畅通，保证主机网站能够正常的运行;

2、 需要安装相应的杀毒软件，配置相应的安全策略，确保服务器的安全与稳定，主机才能运行流畅;

3、 可以安装虚拟主机管理系统软件，方便购买与管理虚拟主机;

4、 如果安装了虚拟主机管理系统软件，则需要保障它的正常运行，防止管理主机与购买主机时出错。

以上就是关于下载的数据在jupar中打不开全部的内容，包括:下载的数据在jupar中打不开、Nature：从FortranAlexNet代码改变了科学界、如何正确学习数据科学中的 python等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！