创建一个包含 PyTorch 和 TensorFlow 的基础深度学习环境。
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使用 UpSet 清晰展示集合交叉关系，弥补维恩图在展示多集合时的不足。

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Photo by Josh Sorenson on Unsplash
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文中代码见 GitHub Gist 或者使用 nbviewer 查看。
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此文主要用于更新每年我做的 Python 开发者调查结果分析。
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简介

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更新

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Bokeh 是一个 Python 交互式可视化库，主要用于绘制面向浏览器的交互式图表，D3.js 的风格，Anaconda 出品。关注这个库很久了，我知道的 Python 中用于创建这种交互式图表的库好用的不是很多，还有个 plotly 也不错，同时支持 Python 和 R，只不过是收费的，免费的有很多限制。

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关于什么是 XGBoost，我在这里不再解释，如果有时间的话再写一篇文章来解释，在数据科学里非常有用。大家可以参考 Tianqi Chen 的论文 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ，本篇文章只是在 Windows 10 和 Ubuntu 上安装 XGBoost 的 Python 包的方法，Ubuntu 版本为 16.04 LTS，Python 版本均为 3.5，Anaconda。

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