第一章 Linux内核简介 1.1 Unix的历史 由于Unix系统设计简洁并且在发布时提供源代码,所以许多其他组织和团体都对它进了进一步的开发. Unⅸ虽然已经使用了40年,但计算机科学家仍然认为它是现存操作系统中最强大和最优秀的系统.从1969年诞生以来,由Dennis Ritchie和Ken Thompson的灵感火花点亮的这个Unix产物已经成为一种传奇,它历经了时间的考验依然声名不坠. 1.2 追寻Linus足迹:Linux简介 1.3 操作系统和内核简介 处理器在任何指定时间点上的活…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\Source…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj = Series([4,7,-9,7]) ob…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import numpy as np data1 = [6.,7.5,8.,0.,1.] arr1 = np.array(data1) arr1 data2 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np names1880 = pd.read_csv('D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip'] users = pd.read_table('D:\So…

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import json path = 'D:\Source Code\pydata-book-master\ch02\usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'…

[序言] Spark 基于内存的基本类型 (primitive)为一些应用程序带来了 100 倍的性能提升.Spark 允许用户程序将数据加载到 集群内存中用于反复查询,非常适用于大数据和机器学习. 目前,Spark 已经超越 Spark 核心,发展到了 Spark streaming.SQL.MLlib. GraphX.SparkR 等模块. Spark 对曾经引爆大数据产业革命的 Hadoop MapReduce 的改进主要体现在这几个方面: 1.Spark 速度更快: 2.Spark 丰富…

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul…

解决方案: 读写文本格式的数据: pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数 pandas 中的解析函数 函数的选项可以划分为以下几个大类 索引:将一个或多个列当做返回的DataFrame处理,以及是否从文件.用户获取列名 类型推断和数据转换:包括用户定义值的转换.缺失值标记列表等. 日期解析:包括组合功能,比如 将分散在多个列的日期信息组合成结果中的单个列 迭代:支持对大文件进行逐块迭代 不规整数据问题:跳过一些行.页脚.注释或其他一些不重要的东西 类型推断:…