是一个用 Python 编写的开源 #框架 ，用于量化（又名监督流行率估计，或学习量化）。

是一个用 Python 编写的开源 #框架 ，用于量化（又名监督流行率估计，或学习量化）。 QuaPy 基于“数据样本”的概念，提供量化工作流最重要方面的实现，例如（基线和高级）量化方法、面向量化的模型选择机制、评估措施和评估协议用于评估量化方法。QuaPy 还提供常用数据集，并提供可视化工具以促进实验结果的分析和解释

【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

Python数据科学本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。

Python数据科学 本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。 本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。 首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境； 第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组； 第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据； 第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能； 第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现 || | #电子书

一个用于传输中的嵌套、非结构化、多模态数据的库，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用 Python

一个用于传输中的嵌套、非结构化、多模态数据的库，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用 Pythonic API 高效地处理、嵌入、搜索、推荐、存储和传输多模态数据。 跨/多模态世界的大门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D 网格数据的超表现力数据结构。吉娜的基础数据结构，CLIP-即服务，DALL·E流，迪斯科艺术等 数据科学强国：通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle，大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。 传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以在线连接，在 Protobuf、bytes、base64、JSON、CSV、DataFrame 中进行快速和压缩的序列化。非常适合流式传输和内存不足数据。 一站式k-NN：主流矢量数据库的统一一致的API，允许最近的邻居搜索，包括Elasticsearch，Redis，ANNLite，Qdrant，Weaviate。 对于现代应用程序：GraphQL 支持使您的服务器在请求和响应时具有多功能性;内置的数据验证和 JSON 架构 （OpenAPI） 可帮助您构建可靠的 Web 服务。 Pythonic 体验：设计得像 Python 列表一样简单。如果你知道如何Python，你就知道如何DocArray。直观的习语和类型注释简化了您编写的代码。 与IDE集成：在Jupyter笔记本和Google Colab上实现漂亮的打印和可视化;PyCharm & VS Code 中的全面自动完成和类型提示。 DocArray由三个简单的概念组成： 文档：一种数据结构，用于轻松表示嵌套的非结构化数据。 DocumentArray：用于高效访问、操作和理解多个文档的容器。 数据类：用于直观地表示多模态数据的高级 API。 | #数据库

Colab最新更新概览 | 借助Colaboratory（简称Colab），可在浏览器中编写和执行Python代码，并且无需任何

Colab最新更新概览 | 借助Colaboratory（简称Colab），可在浏览器中编写和执行Python代码，并且无需任何配置;，免费使用GPU; 轻松共享 - Colab新增了从Google表格智能粘贴数据的功能，可以自动生成代码将粘贴的数据转换为pd.DataFrame，省去了传统上要进行的额外步骤。 - Colab还可以从Pandas DataFrame自动生成图表，执行包含DataFrame的代码单元格后，会出现一个自动绘制图表的按钮。 - Colab Notebook现支持将代码单元格折叠并分组，可以给相关的代码单元格添加小标题，这能让Notebook更整洁有序。 - 新的文本编辑功能允许选择一个代码单元格然后直接编辑文本，无需转换为Markdown单元格。 - Colab实验室新增了一些功能让Notebook的协作更容易，如评论和任务列表。 - Colab Notebook编辑器现在支持语法高亮显示，可以选择不同的配色方案。编辑器还可以实时预览LaTeX数学表达式。 - Colab增加了新的Notebook设置，可以设置单元格间距、代码字体等使界面更符合个人喜好。 - Colab optimize运行时选项可以根据硬件情况自动选择运行时，提高Notebook的性能。 - Colab的Stable Diffusion支持扩展到更多用户，可以通过简单的代码进行图像生成。

#Python #可视化 库简要总结：

#Python #可视化 库简要总结： • Matplotlib：标杆，必须知道 • Seaborn：更漂亮、更好用的Matplotlib • Mpld3：Matplotlib + 交互式(D3实现) • Bokeh：更漂亮 + Matplotlib + 交互式 • Altair：声明式统计数据可视化 • Folium：交互式地图可视化