J'ai participé à un événement de programmation pour la première fois le 23 août et une autre personne m'a dit que la production est importante, alors je vais l'écrire ici.

Un résumé des bibliothèques utiles principalement autour d'ipython et lors de la recherche opérationnelle.

Qu'est-ce que la recherche opérationnelle

Une discipline qui résout des problèmes en utilisant les mathématiques.

OU bibliothèques utiles

La bibliothèque utilisée cette fois est la suivante.

Bibliothèque	une fonction
pandas	Prétraitement principalement tel que la tabulation croisée. Un enfant qui peut être inattendu
matplotlib	Bibliothèque de dessins graphiques. Cela peut être assez propre.
scikit-learn	Bibliothèque d'apprentissage automatique. La plupart des méthodes sont incluses.
pulp	Bibliothèque de calcul d'optimisation. C'est pour l'optimisation de la lumière.
simpy	Bibliothèque pour la simulation. Modèle de file d'attente, etc.
networkX	Bibliothèque de dessins graphiques. C'est la théorie des graphes.
sympy	Bibliothèque de calcul de symboles. Il résout l'expression de caractère telle quelle.

J'ai également traité avec une bibliothèque pour AWS appelée boto, mais cette fois je l'omettrai.

Qu'est-ce qu'IPython

IPython est comme un shell interactif normal, Un gars très pratique qui peut configurer un serveur et un programme à partir d'un navigateur (ordinateur portable).

Pour l'installation, etc., je pense que vous devriez vous référer à d'autres sites.

Commencez

Au séminaire, j'ai utilisé la commande «i python notebook --pylab inline», mais il semble que quelque chose ne va pas. ʻIpython notebook --matplotlib inline` semble être une bonne idée.

Au fait, il semble que cela puisse être fait même après avoir exécuté avec % matplotlib (inline). ʻInline` choisit de dessiner un graphique ou une figure dans le navigateur ou dans une fenêtre séparée.

Fonction pratique

Complément

Si vous appuyez sur la touche Tab, cela sera terminé.

Enquête

Ajoutez ? À un objet ou à une fonction pour obtenir des informations. Vous pouvez voir le code source en ajoutant `` ?? ''.

>>> %pylab
>>> prob?
Type:        function
String form: <function prod at 0x10bfeb398>
File:        /usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py
Definition:  prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Docstring:
Return the product of array elements over a given axis.

Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : None or int or tuple of ints, optional...

>>> prob??
Type:        function
String form: <function prod at 0x10bfeb398>
File:        /usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py
Definition:  prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Source:
def prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
    """
    Return the product of array elements over a given axis.

    Parameters
    ----------
    a : array_like...

Commande Shell

En gros, vous pouvez tout faire en préfixant la commande shell avec !.

Comme vous le savez, vous pouvez utiliser «cd», «ls», «mv», «cp», «rm», «less» et «cat» tels quels. vim doit être ! Vim.

commander

Certains utiles. % time: mesurez le temps une fois. % timeit: mesure le temps moyen de plusieurs fois. (Vaut-il mieux utiliser celui-ci) % run python_file: Exécute python_file. (! Python est également acceptable) % paste: Coller (uniquement lors de l'exécution du terminal)

Cheet sheet

Outre ceux listés ici, vous devriez vous référer à Cheet Sheets.

scikit-learn

pulp en préparation....

simpy en préparation....

networkX en préparation....

sympy en préparation....

Mémorandum @ Python OR Séminaire