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探索和分析 npm 注册表数据。 tl;博士 dat init dat pull # takes a while ./run-pipes.sh 数据经过很好的转换，现在位于data/ 。 virtualenv env source env/bin/activate pip install -r requirements.txt ipython notebook 享受。 dat 用于同步数据 dat pull需要一段时间：它会从 npm.dathub.org 中提取所有（表格）npm 注册表数据。 dat init dat pull （如果您不想在本地安装 dat，请运行node_modules/.bin中的node_modules/.bin 。） 垫片是用来改造它的。 原始注册表数据对于我们要运行的分析来说有点多； 我们将使用通过一些转换来输送它。 添加新的很容易，并且通过将它

使用 Docker 和 IPython 创建可重复的工作流

1.配置清华镜像 在Anaconda Prompt中运行： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 2.安装TensorFlow conda create -n -tf2 tensorflow 查看是否安装成功 c

python数据分析的第二版，英文原版，pandas作者写的，非常高清。相比于第一版，其中详细介绍了pandas,numpy,等现代数据处理Python库。很值得学习！

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