qq_24365213的博客

1.安装anconda2.安装spark3.vi ~/.bashrc 文件，添加以下内容：export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython2 # As pyspark only works with python2 and not python3export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook --ip=m01"

Python 变量类型　　变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。　　基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。　　因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。变量赋值　　Python中的变量不需要声明，变量的赋值操作既是变量声明和定义的过程。　　每个变量在内存中创

面向过程：根据业务逻辑从上到下写垒代码  函数式：将某功能代码封装到函数中，日后便无需重复编写，仅调用函数即可  面向对象：对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”  面向对象是一种编程方式，此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用  类 是一个模板，模板中包装了多个“函数”供使用  对象，根据模板创建的实例（即：对象），实例用于调用被包装在

IPython提供了改进的交互式Python Shell，我们可以利用IPython来执行Python语句，并能够立刻看到结果，这一点跟Python自带的shell工具没有什么不同，但是IPython额外提供了很多实用的功能是Python自带的shell所没有的，下面就来看看这些实用的功能吧。Tab自动补全使用过Linux命令行的同学都知道tab自动补全有多实用吧，IPython可以针对之

IPython绘图和可视化---matplotlib 入门 最近总是需要用matplotlib绘制一些图，由于是新手，所以总是需要去翻书来找怎么用，即使刚用过的，也总是忘。所以，想写一个入门的教程，一方面帮助我自己熟悉这些函数，另一方面有比我还小白的新手可以借鉴，大神就绕路吧。这篇文章是根据《利用Python进行数据分析》总结出来的，不是很全面，但是作为入门，足够了。

一提到数字图像处理编程，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点：1、不开源，价格贵2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。3、只能做研究，不易转化成软件。因此，我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理。要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是Linux

Numpy简单介绍1.Numpy是什么很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：（通用做法import n

尽管Python在数据科学领域在近些年已经吸引了很多注意力，我们想要基于我们的经验，大概描述一下数据科学家和工程师常用的也是十分有用的Python库。核心库1、Numpy当开始尝试用Python解决科学任务时，我们不可避免会求助于Python的SciPy Stack，Scipy Stack是一个专门为在Python上进行科学计算的软件的集合(不要为SciPy包而

开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。从哪里开始？本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多，但哪些是最好的？哪些相互补充？怎样的学习顺序才最好？我假定本文的读