PythonDataScienceHandbook README

The project's README from github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook. As one markdown file: README.md.

Python Data Science Handbook

Binder Colab

This repository contains the entire Python Data Science Handbook, in the form of (free!) Jupyter notebooks.

cover image

How to Use this Book

About

The book was written and tested with Python 3.5, though other Python versions (including Python 2.7) should work in nearly all cases.

The book introduces the core libraries essential for working with data in Python: particularly IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and related packages. Familiarity with Python as a language is assumed; if you need a quick introduction to the language itself, see the free companion project, A Whirlwind Tour of Python: it's a fast-paced introduction to the Python language aimed at researchers and scientists.

See Index.ipynb for an index of the notebooks available to accompany the text.

Software

The code in the book was tested with Python 3.5, though most (but not all) will also work correctly with Python 2.7 and other older Python versions.

The packages I used to run the code in the book are listed in requirements.txt (Note that some of these exact version numbers may not be available on your platform: you may have to tweak them for your own use). To install the requirements using conda, run the following at the command-line:

$ conda install --file requirements.txt

To create a stand-alone environment named PDSH with Python 3.5 and all the required package versions, run the following:

$ conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt

You can read more about using conda environments in the Managing Environments section of the conda documentation.

License

Code

The code in this repository, including all code samples in the notebooks listed above, is released under the MIT license. Read more at the Open Source Initiative.

Text

The text content of the book is released under the CC-BY-NC-ND license. Read more at Creative Commons.

PythonDataScienceHandbook (jakevdp/PythonDataScienceHandbook)

Searching Database…

50.2K ·GitHub
PythonDataScienceHandbook
Что это такое?Это полный текст книги «Python Data Science Handbook», распространяемый как набор бесплатных блокнотов Jupyter, которые охватывают основной стек Python для анализа данных.
Это библиотека для программирования или книга?Это книга: блокноты — главы текста, которые сочетают пояснения с исполняемым кодом, а не пакет для установки.
Как мне читать или запускать эту книгу?Можно читать её онлайн целиком, открыть блокноты прямо в папке notebooks репозитория, мгновенно запустить их в Google Colab или Binder либо купить печатную версию у O'Reilly.
Что нужно установить, чтобы запускать код самому?Нужны Python (код написан для 3.5, в основном совместим с 2.7), а также IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn; файл requirements.txt перечисляет точные версии, а README показывает, как настроить окружение conda.
Точно ли код будет работать на любой версии Python?Код проверялся на Python 3.5; большая его часть также работает на Python 2.7 и других версиях, но автор отмечает, что гарантии работы для всего кода нет.
Нужно ли уже знать Python?Да, предполагается базовое знакомство с Python; автор советует новичкам сначала изучить свой сопутствующий проект «A Whirlwind Tour of Python».
Как устроена книга?Файл Index.ipynb перечисляет все главы, которые построены вокруг основных библиотек: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn.
Можно ли попробовать без установки чего-либо?Да, любой блокнот можно открыть прямо в Google Colab или запустить сервер блокнотов Binder по ссылкам из репозитория, локальная настройка не нужна.
Есть ли платная версия?Да, то же содержимое также продаётся как печатная книга в издательстве O'Reilly Media.
What are similar projects?pydata-book, 100-Days-Of-ML-Code, mlcourse.ai, abu, Virgilio, data-science-ipython-notebooks, 100-Days-Of-ML-Code, Ai-Learn
Which topics is it in?ipython, matplotlib, colab, textbook, scikit-learn, mit-license, pandas, jupyter-notebook, data-analysis, numpy, jupyter notebook, data-science
Creator
jakevdp
Size
42.6 MB
Stars
50.2K
Updated
CommitMay 05
Age
10y
Commits · 90 Days