python数据分析 资料_《Python数据分析》一1.9 从何处寻求帮助和参考资料
本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第1章,第1.9节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看1.9 从何处寻求帮助和参考资料在流行的软件开发论坛Stack Overflow上,也有数以百计的numpy方面的讨论。若感兴趣,可打开http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy页面。很明显,
本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第1章,第1.9节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
1.9 从何处寻求帮助和参考资料
在流行的软件开发论坛Stack Overflow上,也有数以百计的numpy方面的讨论。若感兴趣,可打开http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy页面。
很明显,我们可以使用SciPy、IPython或者其他软件来替代numpy库。如果有比较缠手的问题,或者想要持续关注numpy的开发进展,可以订阅numpy的讨论邮寄列表。相应的电子邮件地址是numpy-discussion@scipy.org。订阅后,每天收到的电子邮件数量不会太多,不过值得一提的是,你几乎不会收到任何垃圾邮件。
最重要的是,积极参与NumPy项目的开发人员还会回答讨论组中出现的问题,完整的列表可以在 http://www.scipy.org/Mailing_Lists中找到。
对于IRC用户,可以在irc://irc.freenode.net找到一个相关的频道,虽然该频道的名字是#scipy,但是这并不妨碍我们提问NumPy方面的问题,因为SciPy用户一般都比较熟悉NumPy,毕竟SciPy是以NumPy为基础的。在这个SciPy频道中,通常最少有50位成员保持在线。
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