Quibbler是一个工具集,用于构建高度交互但可重现的, 透明高效的数据分析管道,允许使用标准Python语法通过任何一系列的

Quibbler是一个工具集,用于构建高度交互但可重现的, 透明高效的数据分析管道,允许使用标准Python语法通过任何一系列的分析步骤处理数据,而自动保持下游结果与上游原始数据之间的连接来源。 Quibbler促进并接受人类干预作为固有部分 分析管道:输入参数,以及异常和覆盖,可以通过编程方式指定和调整,也可以通过以下方式指定和调整与“实时”图形交互,所有此类干预都是自动的记录在有据可查的人机可读文件中。对此类参数的更改向下游传播,查明哪些特定数据项,或甚至其中的特定元素也会受到影响,从而大大节省了不必要的重新计算。因此,Quibbler促进了与数据的动手交互不仅灵活、有趣和互动,而且可追溯,可重现,计算效率高。 主要特点 互动:创建交互式图形就像 简单就像使用表示参数值的参数调用标准 Matplotlib 图形函数一样;以图形方式呈现的任何数据都是自动实时和交互式的 (不需要繁琐的回调函数编程)。 可追溯性和可重复性:跟踪哪些特定数据项和分析参数会影响焦点下游结果(请参阅依赖关系图);固有的撤消/重做功能;将参数值保存/加载为 人类可读的记录(作为外部文本文件, 或在Jupyter笔记本内)。 计算效率:参数更改后,Quibbler 会精确定位并仅重新计算特别受影响的数组元素 下游分析步骤(此处)。 以上所有内容都使用完全标准的函数和编程语法 - 只需“iquib”你的输入和代码即可栩栩如生! Quibbler目前支持所有Python运算符的自然编码语法,切片,getitem,Numpy函数, Matplotlib graphics、Matplotlib widgets 和 ipywidgets。它进一步提供了一种简单的合并方法 任何用户功能或任何其他(非图形)包中的功能。 除了 Matplotlib 之外,对其他图形包的支持将在未来的版本中提供。 | #工具

相关推荐

封面图片

【小象学院】Python数据分析 升级版 第二期

【小象学院】Python数据分析 升级版 第二期 描述:本课程主要讲解Python数据科学与应用的相关技术栈,包括Python编程、数据采集、科学计算库Numpy和Pandas、数据可视化、数据挖掘等内容,帮助大家全方位掌握Python数据分析的相关技能。 链接: 大小:未统计 标签:#课程 #知识 来自:雷锋 频道:@Aliyundrive_Share_Channel 群组:@alyd_g 投稿:@AliYunPanBot

封面图片

《《Python编程学习资料PDF版合集》138本[pdf]》

《《Python编程学习资料PDF版合集》138本[pdf]》 简介:《《Python编程学习资料PDF版合集》138本[pdf]》包含138本Python编程学习的PDF资料,涵盖Python编程的各个方面。资料从基础语法、数据结构、函数编程,到Web开发、数据分析、人工智能等高级应用,提供全面的学习资源。无论是Python初学者还是进阶者,都能在合集中找到适合自己的学习资料,适合Python编程爱好者、想要学习编程的人群使用 标签: #Python编程 #学习资料 #PDF合集 #编程入门 #编程进阶 文件大小:NG 链接:https://pan.quark.cn/s/264914bceac3

封面图片

《Python数据分析与算法指南套装共8册 200个精彩程序实例[pdf] 》

《Python数据分析与算法指南套装共8册 200个精彩程序实例[pdf] 》 简介:该系列丛书系统讲解Python在数据处理、算法设计与应用开发中的核心技能,涵盖基础语法、机器学习、统计建模及实战案例,适合希望提升编程效率或从事数据科学领域的开发者。 亮点:通过200个由浅入深的实例演示,结合Pandas、NumPy等主流库操作,融合金融分析、图像处理等跨领域场景,提供从理论到工程落地的完整学习路径。 标签:#Python编程 #数据分析实战 #算法优化 #实例教学 #电子书资源 #机器学习应用 #跨行业案例 链接:https://pan.quark.cn/s/c335659ca443

封面图片

Python 高效网络分析工具 graph-tool 新版发布

Python 高效网络分析工具 graph-tool 新版发布 是一个高效的Python模块,用于图表(即网络)的操作和统计分析。与大多数具有类似功能的Python模块不同,其核心数据结构和算法是用C++实现的,广泛使用模板元编程,且基于Boost Graph Library。这使得其在内存使用和计算时间方面,具有与纯C/C++库相当的性能水平。|#工具

封面图片

一款开源的数据分析引擎:。

一款开源的数据分析引擎:。 该工具拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点,相较于传统 SQL 技术,使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。 由于 SPL 面向结构化和半结构化数据,因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件,应用于线下跑批和在线查询场景。 其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括:算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。 SPL 支持多数据源混合计算,可无缝集成到应用中,具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。

封面图片

《Beyond the Basic Stuff with Python》

《Beyond the Basic Stuff with Python》 超越 Python 的基本内容:编写简洁代码的最佳实践 内容包含编码风格、常见错误、Cookiecutter 模板工具、函数式编程技术、Big-O 算法分析等等 ​​​ 你会学到: 编码风格,以及如何使用 Python 的 Black 自动格式化工具来获得更清晰的代码 错误的常见来源,以及如何使用静态分析器检测它们 如何使用 Cookiecutter 模板工具构建代码项目中的文件 函数式编程技术,如 lambda 和高阶函数 如何使用 Python 的内置 timeit 和 cProfile 模块分析代码的速度 Big-O 算法分析背后的计算机科学 如何让你的评论和文档字符串提供信息,以及多久写一次 如何在面向对象编程中创建类,以及为什么使用它们来组织代码 在本书的末尾,你将阅读两个经典命令行游戏的详细源代码分解,汉诺塔(逻辑谜题)和四人行(两人游戏) ),以及他们的代码如何遵循本书最佳实践的细目。你将通过自己实施该程序来测试你的技能。 当然,没有任何一本书可以使您成为专业的软件开发人员。但是,《Beyond the Basic Stuff with Python》会让你在这条道路上走得更远,并在学习编写易于调试且完美 Pythonic 的可读代码的过程中使你成为更好的程序员。 | #电子书 #Python

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人