Python数据科学手册教程

1. 目录结构及介绍

该项目是Jake VanderPlas编写的《Python数据科学手册》的源代码仓库，包含了Jupyter Notebook形式的手册全文。其主要目录结构如下：

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├── notebooks  # 手册的所有笔记本文件所在目录
│   ├── notebooks_v1  # 版本1的笔记本
│   └── notebooks_v2  # 版本2的笔记本
├── tools  # 含有辅助工具
└── website  # 网站相关资源
    ├── gitignore  # Git忽略文件配置
    ├── gitmodules  # Git子模块配置
    ├── LICENSE-CODE  # 代码使用的许可证文件
    ├── LICENSE-TEXT  # 文本内容的许可证文件
    ├── README.md  # 项目README文件
    ├── environment.yml  # Anaconda环境配置文件
    └── requirements.txt  # Python依赖库列表

• notebooks 存放了本书中示例代码对应的Jupyter Notebook。
• tools 包含了一些用于构建和维护项目的工具。
• website 包含了网站相关的静态文件和配置。

2. 项目的启动文件介绍

该项目主要用于阅读和运行Jupyter Notebook，没有特定的“启动文件”。然而，要运行这些笔记本，可以执行以下步骤：

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook.git
   

2. 安装依赖： 如果使用Anaconda，创建一个新的环境并安装需求：

   conda create -n pdshtest python=3.x
   conda activate pdshtest
   cd PythonDataScienceHandbook
   conda env update --file environment.yml
   

3. 运行Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

   此时，浏览器会打开一个本地服务器，显示可交互的Notebook列表。

3. 项目的配置文件介绍

• environment.yml: 是一个用于Anaconda管理的环境配置文件，它定义了项目所需的Python包及其版本。
• requirements.txt: 列出了使用pip安装所需库的指令。在不使用conda的情况下，可以通过pip install -r requirements.txt来安装所有依赖。

通过上述配置文件，你可以确保在自己的环境中复现作者编写的代码和示例。请注意，某些依赖项可能需要根据你的具体环境进行调整。