编译: 欧剃
每个人都会遇到这个问题.
学习数据科学的过程, 从来就不是一帆风顺的. 在写代码的时候, 你是否也经常不得不反复搜索同一个问题, 同一个概念, 甚至同一个语法结构的特性呢? 对, 你不是一个人在战斗.
我也一直在同样的情况里挣扎着.
虽然遇到问题上 Stack Overflow 搜一搜是相当正常的, 但比起切实掌握理解语言特性的情况, 不断重复的遇到问题 + 搜来搜去, 会严重拖慢你的速度.
如今, 无穷无尽的免费资源时时刻刻充斥着互联网, 一搜即得. 然而, 对初学者, 这既是一种祝福, 也是一个诅咒. 如果不经过有效管理, 过度依赖网络资源会让你养成糟糕的习惯, 从长远上影响了你的成长.
欧剃汉化, 优达学城出品
拿我自己来说, 我常常从许多内容差不多的帖子里下来使用, 而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念, 以便下次能自己写出需要的代码.
这是个懒办法, 虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题, 但从长远上看, 这个做法会严重影响你的成长, 破坏你的创造性, 并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的).
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那我要怎么解决呢?
最近, 我正在搞一个在线数据分析课程, 名字叫《数据科学和机器学习中的 Python 》. 在最初的几个视频教程刚发布的时候, 有人提醒我, 在用 Python 进行数据分析的时候, 我老是忽略了一些重要的概念和语法.
为了进一步巩固我自己对这些概念的理解, 也为了帮大家节省一下每次上网搜索的时间, 我在这里整理了一下自己使用 Python,NumPy 和 Pandas 时遇到的一些常见的小问题, 希望对你有帮助.
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只要一行代码的列表生成器
假如每次你想要生成个列表, 都要写个循环, 是不是很烦呢? 好在 Python 已经有一个内建方法, 只要一行代码就能搞定这个问题. 如果你不熟悉这个语法, 可能理解起来会有点难度, 不过一旦你习惯这个技术之后, 你一定会爱不释手的!
来源: http://www.tuicool.com/articles/f6BfQfe