python教程

「星期六」Hello Saturday《针对空间分析的Python基础教程》翻译完毕 CycleUser 写道 "关注空间数据的Python编程语言导论 原版地址：https://courses.spatialthoughts.com/python-foundation.html 英文原作者：Uja

字幕组双语原文： 蒙特卡洛模拟（Python）深入教程 英语原文： Monte Carlo Simulation An In-depth Tutorial with Python 翻译： 大表哥 、 wiige

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：A tour of the top 5 sorting algorithms with Python code 作者 |  George Seif 翻译 | 邓普斯•杰弗 校对 | shunshun     

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语

本文是《 如何七周成为数据分析师 》的第十八篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉Python，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。 Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。Python虽然被诟病不够快，但

编者按：在Java文章频道里，我们大部分人应该对该语言都非常的了解，而且在该生态圈内至少已经呆了好几年了。这让我们有常规和专业的知识，但是也同时也让我们一些井蛙之见。 在Outside-In Java系列文章中，一些非Java开发人员会给我们讲讲他们对于我们这个生态圈的看法。从哲学的角度来讲，Python几乎是与Jav

作者：三川机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含：如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集

译者 | 阿里云云栖社区摘要： 在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。以下为译文本篇文章是”Python股市数据分析”内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座，

文 | octans本文将介绍我最近在学习Python过程中写的一个爬虫程序，将力争做到不需要有任何Python基础的程序员都能读懂。读者也可以先跳到文章末尾看最终收集的数据效果和完整代码。1. 确立目标需求本次练习Python爬虫的目标需求为以下两点：1) 收集huajiao.com上的人气主播信息:每位主播的关注数

简介与多个数据集嬉戏是数据科学家的共同任务。而且，对于初学者或者中级学者学习这个技能是极其重要的。我从过去的数据科学竞赛中有了写这篇文章的想法。很多时候，当合并或处理数据集时，人们最终得到讨厌的NA值(与预期不一致的值)。如果最终你还是遇到了，不要惊慌。你只需要练习这些挑战，你将不会再得到任何NA值。当你成功的完成了这