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是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?
在 Python 上处理数据比较好理解,表格上处理数据其实非常像 Excel,如下所示为写一个求和公式。
也许我们在表格上改了些数据,那么我们也能导入到 NumPy 数组,并做进一步的运算。
为什么要创建这个工具?
核心集成:读、写
写完这行代码后,在表格中调出该函数,就像调用常规函数一样。
因为本身 Grid studio 主要就是处理表格数据,那么将它们作为特征可以快速调用 SVM 等模型,从而探索隐藏在这些数据背后的特征。
为了进一步解释如何使用 Grid studio 的特征以构建可视化图标,项目作者还展示了两个案例,即爬取网页与可视化数据分布,但这里主要展示第一个案例。
使用安装
https://github.com/ricklamers/gridstudio
https://gridstudio.io
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来自:机器之心 参与:思源、张倩
很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。近日,开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目,它是一个基于网页的表格应用,完全结合了 Python 和 Excel 的优势。

是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?

在 Python 上处理数据比较好理解,表格上处理数据其实非常像 Excel,如下所示为写一个求和公式。

也许我们在表格上改了些数据,那么我们也能导入到 NumPy 数组,并做进一步的运算。

为什么要创建这个工具?

核心集成:读、写
sheet("A1:A3", [1, 2, 3])my_matrix = sheet("A1:A3")def UPPERCASE(a): return str(a).uppercase()写完这行代码后,在表格中调出该函数,就像调用常规函数一样。

因为本身 Grid studio 主要就是处理表格数据,那么将它们作为特征可以快速调用 SVM 等模型,从而探索隐藏在这些数据背后的特征。

为了进一步解释如何使用 Grid studio 的特征以构建可视化图标,项目作者还展示了两个案例,即爬取网页与可视化数据分布,但这里主要展示第一个案例。

使用安装
git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio
cd gridstudio && ./run.sh
https://github.com/ricklamers/gridstudio
https://gridstudio.io
(完)

Gridstudio是一款结合Python与Excel优势的开源网页应用,可在同一界面展示可视化表格与代码,实现数据处理与可视化的高效整合。作者旨在解决数据科学项目中工作流分散的问题,创建一个易用且功能强大的数据科学工具。
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