第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使用。
B.1 使用命令历史Ipython维护了一个位于磁盘的小型数据库，用于保存执行的每条指令。它的用途有：
只用最少的输入，就能搜索、补全和执行先前运行过的指令；
在不同session间保存命令历史；
将日志输入/输出历史到一个文件
这些功能在shell中，要比notebook更为有用，因为notebook从设计上是将输入和输出的代码放到每个代码格子中。
搜索和重复使用命令历史Ipython可以让你搜索和执行之前的代码或其他命令。这个功能非常有用，因为你可能需要重复执行同样的命令，例如%run命令，或其它代码。假设你必须要执行：
1In[7]: %run first/second/third/data_script.py
运行成功，然后检查结果，发现计算有错。解决完问题，然后修改了data_script.py，你就可以输入一些%run命令，然后按Ctrl+P或上箭头。这样就可以搜索历史命令，匹配输入字符 ...
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。
本章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。
A.1 ndarray对象的内部机理NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。
ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[::2,::-1]不复制任何数据的原因是什么。简单地说，ndarray不只是一块内存和一个dtype，它还有跨度信息，这使得数组能以各种步幅（step size）在内存中移动。更准确地讲，ndarray内部由以下内容组成：
一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
一个表示数组形状（shape）的元组。
一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。
图A-1简单 ...
最近在使用Jupyter notebook的时候感觉到，没有个目录真心难受，当想查找需要的函数的时候，不能很快速的找到，这个时候，要是有个目录就好很多了，很不幸的是，默认Jupyter notebook事没有生成目录这个功能的，但很巧的是，有人已经开发了Jupyter插件，里面包含toc目录功能，开森 🦞
效果图如下：
同时toc目录的大小和位置可以随意改变，也支持对每个标题自动编号，默认的就挺好哈哈哈。
如何安装呢？
第一步：安装Jupyter notebook
这个不用说应该都安装了吧，数据分析特别好用的工具，没有之一。
第二步：安装Jupyter notebook extensions
1conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
第三步：开启toc插件
重新运行Jupyter notebook，会发现，多了Nbextensions按钮，点击这个tab，按照下图操作：
注意：旧版本可能不支持，试试把disable configuration那行前面的✅取消掉再试试，我就是遇到这个问题。
第四步：生 ...
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。
Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。
matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了几张，本书中的大部分图都是用它生成的。
随着时间的发展，matplotlib衍生出了多个数据可视化的工具集，它们使用matplo ...
单链表是一种链式的数据结构，链表中的数据用结点表示，保持了数据之间的逻辑关系，但存储空间不一定是按照顺序存储。
链表的基本元素有：
节点：包括数据域和指针域，数据域存放数据，指针域存放指向下一个元素的指针
head：头结点
tail：尾结点
None：链表最后一个结点的指针域为None
Python中没有显式的指针，但是有引用啊，所以我们可以通过定义节点类和引用来实现链表！
链表分为单链表和单循环链表，双向链表和双向循环链表，本篇先讲一下单链表：
2.1 定义节点类节点类中包括节点数据和下一个节点地址，即引用
1234567891011121314# 节点类class Node(object): # 单个节点 初始化 输入一个值data，将值变为一个节点 def __init__(self, data): self.data = data self.next = None # 打印对象中具体的属性值 def __str__(self): # 测试基本功能，输出data return self.dat ...
突发奇想，想用Python把数据结构的知识再过一遍，所以就开始从顺序表从头来一遍，Python内置了一些功能，感觉只需要定义方法调用就好了，或者不想这么干的话，直接调用内置的方法咯。
list 是一种元素个数可变的线性表，采用了分离式技术实现的动态顺序表。可以加入和删除元素，并在各种操作中维持已有元素的顺序（即保序）。
1.1 创建顺序表123456# 创建顺序表def CreateSeqList(self): element = input("please enter(input #:end):") while element != '#': self.seqList.append(int(element)) element = input("please enter(input #:end):")
1.2 查找元素123456789# 查找顺序表中某一个元素def FindElement(self): key = int(input("please ente ...
栈是一种数据结构，只能从一端插入和删除操作，遵循着先进后出原则存储数据。
3.1 栈的初始化1234def __init__(self): self.stack = [] # 栈列表 self.size = 20 # 栈大小 self.top = -1 # 栈顶位置
3.2 元素进栈1234# 元素进栈def push(self, element): self.stack.append(element) self.top += 1
3.3 元素出栈123456# 元素出栈def pop(self): element = self.stack[-1] self.top -= 1 del self.stack[-1] return element
这里可以直接调用pop函数，使用如下：
1self.stack.pop() # 弹出栈顶元素
3.4 获取栈顶元素123# 获取栈顶位置def getTop(self): return self.top
这里也可以直接使用列表，使用如下：
1self.s ...
本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。
案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。
14.1 来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.mil短链接的用户那里收集来的匿名数据。在2011年，除实时数据之外，还可以下载文本文件形式的每小时快照。写作此书时（2017年），这项服务已经关闭，但我们保存一份数据用于本书的案例。
以每小时快照为例，文件中各行的格式为JSON（即JavaScript Object Notation，这是一种常用的Web数据格式）。例如，如果我们只读取某个文件中的第一行，那么所看到的结果应该是下面这样：
12345678910In [5]: path = 'datasets/bitly_usagov/example.txt'In [6]: open(path).readline()O ...
01 闲扯两句写之前那先撤两句没用的…
首先那，不要把IPO妖魔化，虽然“一个项目从入职干到离职”的情况属实，而导致离职的本质原因，个人认为原因有三…
1.把审计干成了统计至少在项目经理之前，特别是在刚入职时很容易就把审计干成了统计…当然这种囧境对于小朋友来说，其实是挺无奈的，即便在办离职的那一天，也没有从人形复印机、行走的扫描仪的阴影中走出来，周而复始的文本、数字录入，说实话，真的挺劝退的…
2.调调调从进场的第一天到出报告报告的最后一分钟，各种调调调也属于对审计人员的一种灵魂拷问，最终版、打死不改版、再改我是狗版…无论是底稿、调整分录、报告还是文件，作业的过程中感觉啥啥永远都只有最新版，木有最终版，通知改数的那一刻只能一笑而逝了…
3.迷茫项目一蹲好几个月，厂子里的狗都混熟了，回家反而睡不着了…朋友圈逐渐没了圈…睡得比狗晚，起得比鸡早，挣得工资给房东交一半，给医院交一半…每个审计人可能时不时的会有“我是谁，我在那，我在干什么的”的错觉..
针对上述三点，说实话，没啥好的解决方法，特别是在刚入职的头几年，就好比饭店的小学徒，洗菜洗得手掉皮，好不容易拿起了刀，发现还只能干切菜的活一样… ...
