Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。

近年来，探索数据变得越来越重要，而数据可视化也成为一种热门的数据分析手段。它能够借助图形有效的传达信息。但是数据往往具有数百个乃至数千个维度，想要清晰的传达出有效的信息，往往需要使用好用的工具才行。本文将为大家推荐五款好用的开源数据可视化工具，赶紧来一起看一看吧！

从图中可以看出，同一值的不同表示、拼写错误、不同的命名习惯、不合法的值以及空值都会导致“脏”数据出现，通过定义好的数据清洗策略和清洗规则（即数理统计技术、数据挖掘技术等清洗策略）对“脏”数据进行清洗，得到满足数据质量要求的数据。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学

Scipy（Scientific Python）在现代科学研究和数据分析中是一个不可或缺的库。它建立在NumPy的基础上，提供了更多的高级科学计算功能，包括优化、信号处理、统计分析、插值、线性代数等。

如果网站出现问题，可以先检查一下服务器是否被黑，用站长工具检查一下网站是否存在黑链。服务器之所以被攻击，是因为它是连接网络的，所以在确认系统受到攻击后，一定要断开网络连接，即断开攻击。关闭不必要的服务端口，打开网站的防火墙。备份系统数据时，一定要注意备份的数据是否包含攻击源，如果有，请及时删除。一切正常后，将系统连接到网络并恢复服务。网站数据的定期备份可以用来恢复被攻击的网站。即使网站受到攻击或部

rpm -ivh http://pkgs.repoforge.org/rpmforge-release/rpmforge-release-0.5.2-2.el6.rf.x86_64.rpm （安装第三方YUM源）下载：http://sourceforge.net/projects/nethogs/files/nethogs/0.8/nethogs-0.8.0.tar.gz/download。下载：

运维老哥们应该都知道，这个岗位其实是个很宽泛的定义，不同公司对运维的要求也不一样。

很多人学习一个新事物都是从整体到局部这个节奏进行的，如果你想学习网络，首先你要知道网络基础的整体框架是什么样的。有了框架，就需要细节填充。我们账号里的所有技术文章都可以算在细节填充的范围内，但对刚入行的小白来说，的确还是比较吃力的，所以今天给大家分享一下这篇文章。这篇文章汇集了网工所需的技术术语合集，包含了网络基础、运维基础和安全基础三大部分。不管心态如何变化，技术依旧是自己手里最有力的武器。私信

安全管理平台与运维服务相辅相成，实现网络安全管理全局一盘棋。平台可以对各类风险予以完整、全面的识别、管控和分析，结合风险展示。分析管理效果和不足，发现网络安全管控中的隐患，更有效地揭示网络安全风险的发生规律;对各类风险和事件进行关联分析，实现风险和事件分类统计、风险趋势分析，产生各类报表，提供预警信息，指导运维服务人员如何有效的开展保障工作。在此，网络管理从安全角度来考量，只有将工具化的管理平台与

日常工作中，有很多简单重复的劳动其实完全可以交给Python程序，比如根据样板文件（模板文件）批量的生成很多个Word文件或PowerPoint文件。在Python中，可以使用名为python-docx 的三方库来操作Word，可以使用名为python-pptx的三方库来生成PowerPoint。