Jupyter笔记本提示和技巧 一些（希望）有用的提示和技巧，以实用的方式使用Jupyter Notebook。 无论如何，这并不是Jupyter笔记本电脑功能的详尽展示。 此外，您可以自己浏览这些笔记本，但我通常会示范使用它们并口头给出许多信息。 如果您有任何建议，编辑或更正，请提出一个问题或通过其他方式让我知道。 祝你好运！ 假设您使用的是Mac 安装Miniconda（如果尚未安装） cd ~ /Downloads wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh # go through the licensing and accept the defaults source ~ /.bashrc conda update conda 创建一个新的conda环境 以下命令是我设置conda配置和所用环境的方式。 将conda-forge添加到您的自动通道中，第二行完成该操作，以便您在执行诸如c

GoPlus-数据科学的Go +语言 注意：Go +仍在大力开发中。 请不要在生产环境中使用它。 关于Go +的摘要 关于Go +的主要印象是什么？ 静态类型语言。 与完全兼容。 类似脚本的样式，并且比Go更具可读性的数据科学代码。 例如，以下是合法的Go +源代码： a := [ 1 , 2 , 3.4 ] println ( a ) 我们如何用Go语言做到这一点？ package main func main () { a := [] float64 { 1 , 2 , 3.4 } println ( a ) } 当然，我们不仅要做少打字的事情。 例如，我们支持，这使数据处理更加容易。 a := [ 1 , 3 , 5 , 7 , 11 ] b := [ x * x for x < - a , x > 3 ] println ( b ) // output: [25 49 121] mapData := { "Hi" : 1 , "Hello" : 2 , "Go+" : 3 } reversedMap := { v : k for k , v

主要是计算机圈子里的人，关注海量的数据处理，速度和算法。还有就是统计圈子里，更多的关注模型本身的精度和可解释性。

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