Salut les Finxters ! 10 autres des meilleures feuilles de triche sont là pour que vous puissiez les parcourir et les accrocher à votre mur avec vos autres feuilles de triche Python sur le mur ! Aujourd'hui, nous allons parcourir les feuilles de triche pour Scipy !! Pour une explication rapide, SciPy est une bibliothèque de calcul scientifique qui utilise NumPy en dessous. SciPy signifie scientifique Python . Il fournit plus de fonctions utilitaires pour l'optimisation, les statistiques et le traitement du signal. Maintenant que nous avons une brève explication de ce que c'est, plongeons directement dans ces feuilles de triche qui peuvent être gardées à portée de main lors de l'apprentissage de l'implémentation de Scipy en Python !
Aide-mémoire 1 :DataCamp
La première feuille de triche provient de DataCamp.com et regorge d'informations à consommer. Vous apprendrez à interagir avec Numpy et connaîtrez les fonctions et méthodes à utiliser pour l'algèbre linéaire et bien sûr une section d'aide. C'est celui que j'accrocherais derrière mon moniteur derrière le mur !
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : Aucun que je puisse voir.
Aide-mémoire 2 :Quandl
Cette feuille de triche couvre les trois principales bibliothèques de science des données utilisées dans Python :Pandas, Numpy et Scipy. Il passe en revue l'appel des fonctions mais contient des explications sur chacune d'elles. Vers la fin, il montre comment importer des ensembles de données pour que vous les utilisiez ! Idéal pour un projet débutant !
Avantages : Classé « E » pour tout le monde. Projet Python bonus inclus !
Inconvénients : Aucun que je puisse voir.
Aide-mémoire 3 :Science des données d'élite
Cette feuille de triche vous guidera à travers certaines des fonctionnalités les plus courantes et les plus utiles de ces bibliothèques. De l'importation de données à un avant-goût de l'apprentissage automatique, vous pouvez avoir une idée de ce que Python peut faire des exemples de code.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : Aucun que je puisse voir.
Aide-mémoire 4 :Cheatographie
Si vous avez déjà eu besoin d'aide pour comprendre comment tester une hypothèse dans Scipy à l'aide d'exemples de code et d'explications claires sur ce qui se passe lorsque vous écrivez le code.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : Aucun que je puisse voir.
Aide-mémoire 5 :Intellipaat
Cette feuille de triche est plus un tutoriel d'Intellipaat.com Il contient des explications complètes avec des exemples de code pour fonctionner. Il contient suffisamment d'informations sur la bibliothèque scientifique et technique de Python, c'est-à-dire Scipy. Néanmoins, cela vaut plus que votre temps d'enquêter et d'apprendre Scipy.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : C'est plus un tutoriel qu'un aide-mémoire.
Aide-mémoire 6 :Scipy.org
De la bouche de Scipy, cette feuille de triche vous montrera toutes les méthodes nécessaires pour exécuter différentes fonctions dans Scipy et Python avec des explications. Cette liste complète contient tout ce qui est soigneusement trié dans les différentes fonctions pour faciliter la recherche lorsque vous travaillez dans Scipy. C'est celui que vous voudrez dans votre cahier sur le bureau comme guide de référence facile.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde. Recommandé pour le mur ou le cahier pour un usage quotidien !
Inconvénients : Aucun que je puisse voir.
Aide-mémoire 7 :Packt>
C'est plus un livre qu'une feuille de triche. Il se concentre sur la maîtrise de scipy en vous donnant un projet sur lequel travailler afin que vous puissiez vraiment comprendre Scipy et comment il est implémenté en Python. Je vous recommande de vous abonner au site Web pour toutes les informations que vous recevrez.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : C'est un ebook, pas une feuille de triche, mais ça vaut le coup.
Aide-mémoire 8 :Scipy.org
Ceci est un autre ebook que je recommande de garder à portée de main pour apprendre Scipy du niveau débutant au niveau avancé. Ce livre contient du code sur lequel vous pouvez travailler afin d'apprendre scipy en python en développant vos compétences. Ceci est important pour vous d'acquérir les compétences dont vous avez besoin pour votre carrière en science des données. Je suggère de lire le livre, de surligner les parties que vous ne comprenez pas et d'imprimer l'exemple de code à épingler au mur pour obtenir de l'aide et minimiser la recherche.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : Ceci est un ebook, mais l'un des meilleurs moyens d'apprendre.
Aide-mémoire 9 :Packt>
Celui-ci est également un ebook de packt>. Cet ebook vous apprendra le calcul numérique et scientifique en Python. Vous apprendrez également à utiliser Scipy dans le traitement du signal et comment les applications de Scipy peuvent être utilisées pour collecter, organiser, analyser et interpréter des données. À la fin du livre, vous disposerez de solutions rapides, précises et faciles à coder pour les applications de calcul numérique et scientifique.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde.
Inconvénients : Il s'agit d'un ebook, vous passerez donc du temps à lire et à coder.
Aide-mémoire 10 :Packt>
Les recettes sont excellentes dans la mesure où vous pouvez trouver celle que vous recherchez sans avoir à parcourir tous les autres extraits de code dont vous n'avez pas besoin. Dans cet ebook, vous pouvez jouer avec chacun de ces codes et acquérir une compréhension pratique de Scipy et de ses applications de problèmes réels.
Avantages : Classé « E » pour tout le monde. La nature indépendante des recettes vous permet de passer d'un exemple à l'autre, ce qui rend ce livre très polyvalent.
Inconvénients : C'est un ebook mais un excellent si vous voulez pratiquer les différentes piles de Scipy en Python.
Humour de programmeur – Blockchain
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