Автор оригинала: Amber Mercado.
Эй, финансы! Еще 10 лучших читовных листов – здесь для вас, чтобы проситься и повесить на вашу стену с другими читными листами Python на стене! Сегодня мы собираемся просматривать чит-листы для Scipy !! Для быстрого объяснения Scipy это научная библиотека вычислений, которая использует Numpy внизу. Scipy Стенды для научных Python Отказ Он предоставляет более полезные функции для оптимизации, статистики и обработки сигналов. Теперь, когда у нас есть краткое объяснение о том, что оно, давайте погрузимся прямо в эти чит-листы, которые могут быть удобны при обучении реализации Scipy в Python!
Чит лист 1: datacamp
Первый чит-лист от Datacamp.com и Thock полна информации для вас, чтобы потреблять. Вы научитесь взаимодействовать с Numpy и знать, какие функции и методы для использования для линейной алгебры и, конечно, в раздел справки. Это один, я бы повесил за монитор за стеной!
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Никто не видишь.
Чит лист 2: Преступник
Этот чит-лист охватывает три основных библиотеки науки о данных, используемых в Python: Пандас, Numpy и Scipy. Он проходит через функции звонить, но имеет пояснения на каждом. Рядом с конца он показывает, как импортировать наборы данных для использования! Отлично подходит для начинающего проекта!
Плюсы: Оценил «E» для всех. Bonus Python Project включен!
Минусы: Никто не видишь.
Чит Лист 3: Элитная наука о данных
Этот чит-лист проведет вас через некоторые из наиболее распространенных и полезных функций из этих библиотек. От импорта данных на вкус машинного обучения вы можете почувствовать, что Python может сделать из примеров кода.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Никто не видишь.
Чит лист 4: Обмен
Если вам когда-либо нуждалась в том, чтобы помочь понять, как проверить гипотезу в Scipy с использованием примеров кода и понятных объяснений, что происходит, когда вы пишете код.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Никто не видишь.
Чит лист 5: Intellipaat
Этот чит-лист больше учебного пособия от Intellipaat.com имеет полные объяснения с примерами кода для работы. Он имеет достаточную информацию о научно-технической библиотеке в Python, то есть Scipy. Тем не менее, это больше, чем стоит ваше время расследовать и выучить скулы.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Это больше учебника, чем чит-лист.
Чит лист 6: Scipy.org
Из устья Scipy этот чит-лист покажет вам все методы, необходимые для выполнения различных функций в Scipy и Python с пояснениями. Этот всеобъемлющий список имеет аккуратно все сортировать в разные функции, чтобы легко посмотреть, как вы работаете в Scipy. Это тот, который вы захотите в своем ноутбуке на столе как простое справочное руководство.
Плюсы: Оценил «E» для всех. Рекомендуется для стены или ноутбука для ежедневного использования!
Минусы: Никто не видишь.
Чит лист 7: Packt>
Это больше книги, чем это чит-лист. Он усердно ориентирован на овладевание Scipy, давая вам проект, чтобы работать, чтобы вы могли действительно получить похвалу на Scipy и как он реализован в Python. Я рекомендую подписаться на сайт для всей информации, которую вы получите.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Это электронная книга, а не чит-лист, но стоит вашего времени.
Чит-лист 8: Scipy.org
Это еще одна книга, которую я рекомендую держать руку, чтобы выучить Scipy от новичков на продвинутых. Эта книга содержит код для работы, чтобы узнать Scipy в Python Building ваши навыки. Это важно для вас изучать навыки, необходимые для вашей науки о науке данных. Я предлагаю прочитать книгу, выделите детали, которые вы не понимаете и распечатаете пример кода для контакта к стене для получения справки и минимизировать поиск.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Это электронная книга, но один из лучших способов учиться.
Чит-лист 9: Packt>
Это также электронная книга из Packt>. Эта электронная книга научит вас численным и научным вычислениям в Python. Вы также узнаете, как использовать Scipy в обработке сигналов и как приложения Scipy можно использовать для сбора, организованных, анализировать данные DN-интерфейса. К концу книги у вас будет быстрые, точные и легко-кодовые решения для численных и научных вычислительных приложений.
Плюсы: Оценил «E» для всех.
Минусы: Это электронная книга, поэтому вы будете проводить чтение и кодирование времени.
Чит-лист 10: Packt>
Рецепты великолепны в том, что вы можете найти точный, который вы ищете без необходимости проходить все остальные фрагменты кода, которые вам не нужны. В этой книге вы можете поиграть с каждым из этих кодов и получить практический понимание Scipy и его реальных проблемных приложений.
Плюсы: Оценил «E» для всех. Независимая природа рецептов позволяет прыгать от каждого примера, что делает эту книгу очень универсальной.
Минусы: Это электронная книга, но отличная, если вы хотите попрактиковаться в разные стопки скопипсов в Python.
Статьи по Теме:
- [Коллекция] 11 Python Cheat Pheets Каждый кодер Python должен иметь
- [ Python OOP Cheat Sheet] Простой обзор объектно-ориентированного программирования
- [Collection] 15 Умение мытья машины Учеба чисных листов для привязки к вашей туалетной стене
- Ваш 8+ бесплатный чит-лист Python [курс]
- Python Beginner Cheat: 19 Ключевые слова каждый кодер Должен знать
- Python Функции и трюки чит
- Питонский чит-лист: 14 Вопросы собеседования
- Красивые чис-листы Pandas
- 10 лучших проблемных читов
- Методы списка Python Cheat [мгновенное PDF скачать]
- [Чит-лист] 6 алгоритмов обучения машины
Оригинал: “https://blog.finxter.com/best-10-scipy-cheat-sheets/”