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Grid studio有哪些特性

發布時間:2021-12-27 09:51:55 來源:億速云 閱讀:188 作者:iii 欄目:大數據

這篇文章主要介紹“Grid studio有哪些特性”,在日常操作中,相信很多人在Grid studio有哪些特性問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Grid studio有哪些特性”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

這個工具有何亮點?

Grid studio 是一個基于網頁的應用,看起來和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而,它的殺手锏是整合了 Python 語言。

幾乎所有使用過計算機的人都會很自然地使用表格來查看和編輯數據。將這個簡單的 UI 與 Python 這種成熟的編程語言結合起來簡直不要太好用。

用 Python 編寫腳本非常簡單:只需編寫幾行代碼直接運行即可。核心集成:讀、寫

這一 Python 集成的核心是對電子表格的讀寫接口,它可以在電子表格的數據和 Python 進程中的數據之間建立一個高性能的連接。

可以用以下方式在表格中寫入數據:

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])

用以下這種方式從表格中讀取數據:

my_matrix = sheet("A1:A3")

你可以通過這種簡單而高效的方式直接在表格中讀取或寫入數據,以自動化數據輸入、提取、可視化等過程。

編寫定制化表格函數

雖然通過一個簡單的接口完成讀寫非常靈活,但有時編寫可以直接調出的定制化函數也很重要。

除了 AVERAGE、SUM、IF 這些默認函數外,你可能還需要其他函數,那么寫出來就好了!

def UPPERCASE(a):
return str(a).uppercase()

寫完這行代碼后,在表格中調出該函數,就像調用常規函數一樣。

利用 Python 生態

通過利用 Python 生態中各種強大的軟件包,我們能立即訪問到當前最優的數據科學工具,因此也能快速訪問到強大的模型,例如線性回歸和支持向量機等。


因為本身 Grid studio 主要就是處理表格數據,那么將它們作為特征可以快速調用 SVM 等模型,從而探索隱藏在這些數據背后的特征。

數據可視化

在數據科學中,很常見的一個任務就是可視化數據,這樣才能獲得關于數據的「先驗知識」。通過集成交互式繪圖庫 Plotly.js 和 Python 標準可視化庫 Matplotlib,Grid studio 目前已經內置了高級繪圖功能。如下所示我們可以在向量表格格式上使用高級繪圖功能:

為了進一步解釋如何使用 Grid studio 的特征以構建可視化圖標,項目作者還展示了兩個案例,即爬取網頁與可視化數據分布,但這里主要展示第一個案例。

案例:估計正態分布

如下案例展示了 Grid studio 的強大功能,它會以更高的保真度通過 Plotly.js 可視化正態分布,我們可以看看交互式制圖到底是如何完成的。


使用安裝

前面介紹了這么多特性,那么我們到底該怎么用呢?Grid studio 的安裝和使用都非常簡單,通過簡單的命令行就能搞定。

git clone


cd gridstudio && ./run.sh

如上通過下載項目、運行安裝腳本兩步,我們就能在瀏覽器中打開本地端口,然后就能愉快地使用了。

到此,關于“Grid studio有哪些特性”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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