Наука данных с нуля (23 частью серии)
После того, как погружение по голове в машинном обучении примерно 47 дней назад Я ушли на шаг от библиотек, таких как Scikit-Sulect, Tensor Flow, даже Matplotlib и Numpy, чтобы вернуться к основам (Примечание: я предоставляю обоснованное здесь ).
Начиная с этого поста, я буду документировать мой прогресс через Джоэл Грус ‘ Наука данных с нуля (DSF).
Как новичок в Python (исходящий от R), потребовалось минуту, чтобы понять Python 2 VS 3 и исследовать различные варианты инструментов. Я попробовал Spyder, Pycharm, затем, наконец, урегулировал на платформу распределения Anaconda для доступа к ноутбукам Jupyter.
Приходя в эту книгу, я знал Джоэл Грус не понравились ноутбуки Отказ
Редактировать 10.29.2020 : Джереми Говард Fast.ai предлагает контрастную перспективу. Он делает как ноутбуки Отказ
Я собираюсь ждать, пока не доберусь до конца книги, чтобы сделать личный приговор. Как относительный новичок в Python, я не привязан к ноутбукам, но нашел некоторые функции, чтобы быть хорошими (то есть встроенные построения). Я открыт, чтобы мой разум изменился, и я возьму автор у его слова.
Он явно заявляет, что его хорошая дисциплина «работает в виртуальной среде, и никогда не использует установку Python» (стр. 17). К счастью, я уже прошел процесс создания Python 3.8.5. Моя следующая задача состояла в том, чтобы настроить виртуальную среду и установить iPython. Мой IDE выбора – это VSCode.
Я рад сообщить, что процесс установки был относительно безболезненным. Я научился установить виртуальную среду для любой работы, связанной с наукой данных с нуля и начал играть с помощью iPython.
Ниже приятно знать: ввод и выхождение виртуальной среды (я использую CONDA). Ввод и выезд на сеанс iPython. Сохранение сеанса iPython, конкретные строки, к .py файл. Открытие сказала .py Файл непосредственно из терминала в пределах VSCode и изготовление редактирования. Создание и открытие .py Файл внутри VSCode.
Команды, которые я использую, чтобы сделать следующее с прокомментированным объяснением, следующим образом:
В следующем посте мы получим в функции.
Наука данных с нуля (23 частью серии)
Оригинал: “https://dev.to/paulapivat/data-science-from-scratch-intro-setup-46j5”