最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境。自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。
ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利。MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧。
MAC自带python,python的安装我就不多说了。
安装pip
我喜欢用pip安装python库,非常方便,pip的安装只能用源码了。
#下载源代码 https://pypi.python.org/pypi/pip 我去下载的时候是 8.0.2版本 #解压 tar xvzf pip8.0.2.tar.gz #安装 cd pip-1.4.1 python setup.py install
安装numpy
numpy是基础,是scipy等其它库等基础,没什么依赖,安装起来相对简单。
pip install numpy
安装brew
numpy安装之后,就是安装scipy了,为什么插了一竿子呢?它依赖fortran库,fortran库的安装需要用到MAC的包管理工具homebrew
#下载brew curl -LsSf http://github.com/mxcl/homebrew/tarball/master sudo tar xvz -C/usr/local --strip 1
安装scipy
scipy 是sklearn的基础,但它依赖gfortran库,gfortran已经融入到gcc库中,安装gcc就好了,有了brew安装什么包都变得非常简单了。
#安装gcc库 brew install gcc #安装scipy pip install scipy 后面的安装,就按步就班了 #安装matplotlib,方便把数据绘图显示出来 pip install matplotlib #安装sklearn,我理解这个安装必须在pandas之前 pip install -U numpy scipy scikit-learn #安装pandas pip install pandas
到这里环境就搭建好了,开搞吧,其实搭起来也非常简单。提醒下,安装时注意权限,如果需要权限就在前面加个sudo。

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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