<jupyter_start><jupyter_text>PyPI vs CondaPyPI- Official 3rd party Python Repository- Instalasi menggunakan pip    - untuk install >> `pip install `    - untuk install versi tertentu >> `pip install ==`    Conda- open-source package management system- Instalasi menggunakan conda    - untuk install >> `conda install `    - untuk install versi tertentu >> `conda install ==`     Membuat Conda Environment (Python)Cara untuk membuat conda environment dengan package python 3.6`conda create --name  python=3.6`apabila tidak diisi package, maka akan dibuat sebuah environment kosong`conda create --name ` Kenapa kita butuh environment- environment bawaan (base) tidak dapat dihapus apabila terjadi konflik saat instalasi sehingga sisa-sisa kesalahan instalasi akan tertinggal di base dan sulit untuk kita bersihkan- ketika kesalahan terjadi di environment terpisah, maka dengan mudah kita dapat menghapus environment tersebut dan tidak akan ada yang tersisa- environment mudah dibagikan sehingga dapat membantu kerjasama untuk mengerjakan suatu projek dalam sebuah tim Informasi EnvironmentUntuk mengecek ada package apa saja di dalam environment`conda list --name `Untuk mengecek sudah ada environment apa saja`conda env list` Batch installationApabila ingin menginstall banyak package sekaligusPIP- membutuhkan file yang isinya semua package yang ingin diinstall- secara konvensi nama file nya adalah `requirements.txt`- command >> `pip install -r file_requirements_nya`conda- membutuhkan file yang isinya informasi environment- secara konvensi nama file nya adalah `environment.yml`- instalasi semua package dan sekaligus membuat environment- command >> `conda env create -f file_environment_nya` Menghapus environment conda`conda env remove --name ` Tips 1: Anaconda vs Miniconda- miniconda adalah versi minimalis dari anaconda- anaconda sudah termasuk sekitar 720 package data science yang umum dipakai (~3GB) dan semua package tersebut diinstall di base environment- miniconda hanya terdiri atas conda dan python. Kita bahkan bisa memiliki anaconda sebagai environment terpisah dengan menjadikan anaconda sebagai basisnya >> `conda create --name  anaconda` Tips 2: Integrasi conda environment dengan jupyter- install `jupyter` dan `nb_conda_kernels` di base, dan hanya kedua package itulah yang akan kita install di base- selalu membuat environment untuk masing-masing projek, setelah projek selesai kita selalu dapat menghapus environment tersebut (beserta package di dalamnya)- di dalam masing-masing environment, tambahkanlah `nb_conda_kernels`- dengan adanya `nb_conda_kernels`, kita dapat mengakses semua environment kita dari dalam jupyter tanpa perlu mengaktivasi environment melalui terminal Tips 3: Dokumentasikan dengan baik- selalu menyimpan dan update file `requirements.txt` atau `environment.yml` di folder project masing-masing supaya dapat menginstall environment tersebut kembali suatu saat ketika dibutuhkan Cheat sheet```pip install pip install ==pip install -r requirements.txtconda create --name  conda install --name  ==conda list --name conda env listconda env create -f environment.ymlconda env remove --name ```  Numerical Python (Numpy)<jupyter_code>import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
a * 3<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Math Function<jupyter_code>np.sum(a)
np.mean(a)
np.std(a)
np.sin(a)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>arange, linspace, logspace<jupyter_code>np.arange(1,5,1.5)
np.linspace(0, 10, 5)
np.logspace(-3, 3, 7)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>random<jupyter_code>np.random.rand(4,5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Controlled Randomness<jupyter_code>state = np.random.RandomState(42)
state.rand(3)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06611126041386724, 'fraction_numerical': 0.00859983875302338, 'mean_word_length': 6.009416195856874, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 21, '<?xml version=': 0, '>': 35, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '235729', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1285, 'n_tokens_neox': 1232, 'n_words': 409, 'path': '01 - Python Introduction/Part 4 - Numpy.ipynb', 'repo_name': 'AdamArthurF/supervised_learning', 'size': '3721'}