太阳能数据工具 用于执行太阳能光伏数据信号常见任务的工具。 这些任务包括查找数据集中的晴天,常用数据转换以及解决时间戳记问题。 这些工具被设计为自动的,几乎不需要用户任何输入。 还包括库以帮助进行数据IO和绘图。 在仅将测量功率作为输入的情况下,此存储库与“存储库之间紧密集成,后者提供了系统输出的“晴空模型”。 有关示例,请参见文件夹。 设置 建议:建立conda环境,提供.yml文件 2021年3月更新 我们建议设置一个新的Python虚拟环境以在其中使用solar-data-tools 。 我们建议使用软件包管理系统,并使用此存储库顶层提供的名为pvi-user.yml的环境配置文件创建环境。 这也将安装statistical-clear-sky软件包。 有关设置Conda环境的其他文档,请参见。 请参阅Conda文档页面“ ”以获取更多信息。 将此项目作为PIP软件包安装
2022-07-31 17:21:43 8.66MB JupyterNotebook
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Explore the latest Python tools and techniques to help you tackle the world of data acquisition and analysis. You’ll review scientific computing with NumPy, visualization with matplotlib, and machine learning with scikit-learn. This revision is fully updated with new content on social media data analysis, image analysis with OpenCV, and deep learning libraries. Each chapter includes multiple examples demonstrating how to work with each library. At its heart lies the coverage of pandas, for high-performance, easy-to-use data structures and tools for data manipulation Author Fabio Nelli expertly demonstrates using Python for data processing, management, and information retrieval. Later chapters apply what you’ve learned to handwriting recognition and extending graphical capabilities with the JavaScript D3 library. Whether you are dealing with sales data, investment data, medical data, web page usage, or other data sets, Python Data Analytics, Second Edition is an invaluable reference with its examples of storing, accessing, and analyzing data. What You’ll Learn Understand the core concepts of data analysis and the Python ecosystem Go in depth with pandas for reading, writing, and processing data Use tools and techniques for data visualization and image analysis Examine popular deep learning libraries Keras, Theano,TensorFlow, and PyTorch Who This Book Is For Experienced Python developers who need to learn about Pythonic tools for data analysis
2022-07-31 06:29:49 13.97MB python
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tidytext:使用整洁工具进行文本挖掘
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