我愿称之为 Jupyter Notebook 最好的数据摘要工具

jupyter-summarytools是一个Python包,旨在为JupyterNotebook用户提供类似于R语言中summarytools包的功能。它通过生成标准化且全面的数据框(DataFrame)摘要,帮助用户快速了解数据集的结构和主要特征。当前,jupyter-summarytools主要提供了dfSummary函数,用于生成HTML格式的数据摘要,并支持多种展示方式,如...

Scikit-Mol:处理化学信息学数据的好帮手

fork方法采用了更改时复制的策略，允许子进程直接访问父进程中的对象，无需复制，这样可以减少处理大型只读数据集时的计算和内存负担。而spawn方法则需要在子进程中重新运行主线程，这就导致了一个问题：在Windows平台和Mac系统的默认配置下，我们无法在Jupyter笔记本中直接以并行模式使用这些转换器。图3...

精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力...

Cytoscape是一个查看和处理复杂网络的免费工具。它始于研究生物的科学家,但现在每个人都可以使用。js是它的网页版本,ipy则是在Jupyternotebook中使用的版本。它可以让熟悉Pandas、NetworkX和NumPy等Python工具的人在notebook中显示网络数据,并通过简单的步骤更改其外观。httpsgithub/cytoscape/ipycytoscapeip...

关于IPython与Jupyter Notebook你了解多少

这使得JupyterNotebook成为了一个非常适合数据分析和科学计算的工具，用户可以在其中记录实验过程、分享研究成果、制作教学课件等IPython还支持与其他科学计算库和工具的集成，例如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。这使得用户可以在IPython中方便地使用这些工具进行数据处理、统计分析、机器学习等任务。...

研究表明:SAS Viya的生产率是其他同类解决方案的4.6 倍

一项最新研究显示,业界优秀的SAS??Viya??数据和人工智能(AI)平台能够以4.6倍于竞争对手的速度进行数据收集、模型构建和决策部署,从而更高效地帮助用户提升创新能力、加快决策制定并推动收入增长。这项研究来自Futurum集团,对比分析了Viya和领先的竞品商业环境以及非商业开源环境(包括具备MLFlow和Python库的JupyterNote...

5个强大的EDA探索性数据分析神器!

analyze()-汇总单个数据集并生成报告(www.e993.com)2024年11月20日。compare()-比较两个df,如'train'和'test'。它只会比较常见的功能。compare_intra()-比较相同数据集的子集。例如,同一数据中的“男性”和“女性”统计数据。如果在Jupyter或Kaggle中工作,可以使用show_notebook()来呈现报告,在本地可以使用show_html()在新的...

为什么互操作性对员工和客户体验至关重要?

●强大而开放的解决方案Workspace提供集成式Python脚本环境——代码簿,此代码簿通过路孚特API和数据所提供的分析与工作流程支持,迅速开发Jupyter笔记本。由于其中还嵌入MicrosoftOffice办公软件,所以您可以轻松地进行Excel建模,以及更新Word和Powerpoint中的内容。(Refinitiv路孚特)...

AI唱歌之终极喂饭教程 - SVC的极限就在这了

数据集的准备与处理。主模型的训练。最终推理与合成。保存模型下次使用。每一步我都会详细的说明,把我趟过的所有坑,一一写清楚,那毕竟,都是血和泪。OK,开始吧。一.数据集的准备与处理我一直说的一句话是:AI声音,90%的效果都是由数据集决定的。

学生党进阶指南:自学Jupyter notebook数据处理并外网访问

今天也给同学们推荐一款处理数据的必备工具Jupyternotebook,它可以用来进行数据清理和探索、数据可视化、机器学习和大数据分析,功能非常强大,是现在非常流行的数据处理工具。如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘,它绝对是一款非常值得学习的工具。Jupyternotebook对新手非常友好,使用起来非常简单,安装好anaconda(开源...

pivottablejs|在Jupyter 中尽情使用数据透视表!

现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在JupyterNotebook中,像操作Excel一样尽情的使用数据透视表!安装很简单,可以使用pipinstallpivottablejs或者condainstallpivottablejs轻松安装。接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来...