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收录了 python大数据 频道下的 50 篇内容
Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
Python 数据挖掘与机器学习实战（二）：Python 语言简介
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码挖掘数据？
Pandas堪称一个非常强大的数据分析工具。
Python 数据可视化 2018：数据可视化库为什么这么多？
本文介绍了当前可用的数据可视化软件包以及它们之间的关系。
Python 中常见的数据结构：数组数据结构
大多数编程语言中都有数组这种基本数据结构，它在许多算法中都有广泛的运用。
Python 数据挖掘与机器学习实战（四）：用 Python 实现多元线性回归
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
Python 数据科学平台 Anaconda 的最新发布中增加了 Microsoft VS Code
作为数据科学和机器学习平台Anaconda，5.1版的IDE中增加了Visual Studio Code。这是Anaconda Inc.和Microsoft深入合作的一部分。
使用 Python 将 MongoDB 数据导到 MySQL
MySQL Shell 8.0.13(GA)引入了一项新功能，让你可以轻松地将JSON文档导入到MySQL。这篇文章将介绍这项功能的实际用例：如何将MongoDB中的JSON数据导入MySQL。这些方法同样适用于将数据从其他文档存储数据库导入MySQL，只要它们能够生成或导出JSON数据。
Python 数据可视化的 10 种技能
今天我来给你讲讲Python的可视化技术。
在数据科学领域，为什么 Python 比 R 更好？
新人数据科学家都面临着一个问题，而这个问题非常重要：我是应该学习 Python 呢，还是学习 R？
2018 年，20 大 Python 数据科学库都做了哪些更新？
去年，我们发了一篇博文，列举了一些被证明是最有用的Python库。今年，我们扩充了原来的清单，并重新审视之前讨论过的库，重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组，排序不分先后，因为真的说不清它们哪个更好。
联通大数据实操：CDH 部署多版本的 Python 环境及搭建本地的 Python 第三方库
本文介绍如何在CDH集群基于二次打包的Anaconda安装包部署Python多版本运行环境，并搭建本地Python第三方库。
Python 中常见的数据结构：记录、结构体和纯数据对象
与数组相比，记录数据结构中的字段数目固定，每个都有一个名称，类型也可以不同。
如何将 Python 数据管道的速度提高到 91 倍？
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。
数据科学家一定要收藏的十个最佳 Python 库
不管你是新手，还是对数据科学有一定研究的资深技术人，学习这些库能让你更有效率。
AdMaster 技术副总裁谈 Hadoop、营销数据、Python 和挖掘平台
在本次访谈中，AdMaster技术副总裁卢亿雷谈到了营销数据的重要性、Python做数据挖掘的易用性以及他对Hadoop相关平台的看法。
Python 数据挖掘与机器学习实战（五）：基于线性回归的股票预测
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
如何使用 Python 对 Instagram 进行数据分析？
本文介绍了如何通过Python分析Instagram数据，文中的方法也可用于其他数据分析项目。
使用 NumPy、Numba 和 Python 异步编程的高性能大数据分析与对比
可以使用List对象对数百万或数十亿行的数据进行操作和分析吗？ 如果将数据项目切分成许多小任务，然后使用最新的Python asyncio库异步运行这些任务会有什么样的效果呢？ 为了解开这些疑惑，作者实现了NumPy数组、结合asyncio异步库的NumPy数组和结合Numba库的NumPy数组三种算法，并
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