PythonDataScienceHandbook
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Dieses Repository enthält das gesamte Python Data Science Handbook in Form von (kostenlosen!) Jupyter-Notebooks.
Lesen Sie das Buch vollständig online unter https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Führen Sie den Code mit den Jupyter-Notebooks aus, die im Notebook-Verzeichnis dieses Repositorys verfügbar sind.
Starten Sie ausführbare Versionen dieser Notebooks mit Google Colab:
Starten Sie mit Binder einen Live-Notebook-Server mit diesen Notebooks:
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Das Buch wurde mit Python 3.5 geschrieben und getestet, obwohl andere Python-Versionen (einschließlich Python 2.7) in fast allen Fällen funktionieren sollten.
Das Buch stellt die Kernbibliotheken vor, die für die Arbeit mit Daten in Python unerlässlich sind: insbesondere IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn und verwandte Pakete. Vertrautheit mit Python als Sprache wird vorausgesetzt; Wenn Sie eine schnelle Einführung in die Sprache selbst benötigen, sehen Sie sich das kostenlose Begleitprojekt A Whirlwind Tour of Python an: Es handelt sich um eine schnelle Einführung in die Python-Sprache, die sich an Forscher und Wissenschaftler richtet.
Unter Index.ipynb finden Sie einen Index der Notizbücher, die als Begleittext zum Text verfügbar sind.
Der Code im Buch wurde mit Python 3.5 getestet, obwohl die meisten (aber nicht alle) auch mit Python 2.7 und anderen älteren Python-Versionen korrekt funktionieren.
Die Pakete, mit denen ich den Code im Buch ausgeführt habe, sind in der Datei „requirements.txt“ aufgeführt. (Beachten Sie, dass einige dieser genauen Versionsnummern möglicherweise nicht auf Ihrer Plattform verfügbar sind. Möglicherweise müssen Sie sie für Ihren eigenen Gebrauch anpassen.) Um die Anforderungen mit Conda zu installieren, führen Sie Folgendes in der Befehlszeile aus:
$ conda install --file requirements.txt
Führen Sie Folgendes aus, um eine eigenständige Umgebung namens PDSH mit Python 3.5 und allen erforderlichen Paketversionen zu erstellen:
$ conda create -n PDSH python=3.5 --file requirements.txt
Weitere Informationen zur Verwendung von Conda-Umgebungen finden Sie im Abschnitt „Umgebungen verwalten“ der Conda-Dokumentation.
Der Code in diesem Repository, einschließlich aller Codebeispiele in den oben aufgeführten Notebooks, wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Lesen Sie mehr bei der Open Source Initiative.
Der Textinhalt des Buches wird unter der CC-BY-NC-ND-Lizenz veröffentlicht. Lesen Sie mehr unter Creative Commons.
