系统：MAC OS X 10.11python：2.7.10用python的Project interpreter 导入了anaconda的包书中使用ipython –pylab模式可以直接用plot（）绘图在pycharm中如何达到同样效果？

NLP刚入门，想利用一些文本文件和python工具做一些文本分类的问题。查资料查到利用中文和英文的预处理有很多不同：中文处理具体是怎样的呢？（1）分词：jieba分词 or nlpir？（2）停用词：去停用词使用正则表达式？网上的停用词表是包括标点的，标点符号是否就不用再处理了？（3）上两步的顺序，先分词再停用词，还是先去停词再分词（4）词性标注有什么用？用于后续处理吗？（5）还有什么其他处理操作？ （6）后续分类使用gensim、scikit-learn、nltk？刚入门，问题比较小白。。

互联网时代，每个人都在网络上留下了大量的数据，其中包含着他的生活轨迹、社交言行等个人信息，那么能否依靠对这些数据的分析，从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估，帮助企业更高效的实现人岗匹配呢？用户特征的分析，实现人岗匹配欢迎大家提方案

比如A有三个粉丝，每个粉丝旗下有三万个粉丝；B有100个粉丝，但多数粉丝都是零粉丝，或者不超过10个。那么A的影响力实际上是要高于B的。（可以得到这个结论吗？可能有点极端）那么我就是想说：如何在知乎找到自己的粉丝一共有多少粉丝这样一个数据？

请问各位大牛，用scikit-learn构建逻辑回归时（Logistic Regression），怎么查看模型系数的显著性？考虑到如果系数不显著，即使解释度（score）很高，precision和recall表现良好，也是有潜在问题的！

在scikit-learn中训练的模型怎么提取出来用于移植到其他平台上？或者简单点说，假如我训练个线性模型，我怎么把模型训练出来的系数打印出来？找遍了说明文档只有save model和打印相关参数的，没有直接打印模型数据的…

如题，题主python只是比较熟悉numpy和scipy、matplotlib这三个包，都是做科研的时候在用。最近心血来潮自己写了几个机器学习算法，然后想去网站上去爬一些东西玩玩，因为以后可能会想把它接到自己还没写完的自动交易程序里，但也只是个雏形，还有很长的路要走。但在办公室琢磨了一下午，发现网络爬虫这里又是个大坑，现阶段了解的就是scrapy其实并不适合python3，于是我现在只是在学习requests和beautifulsoup这俩包了。想请教网络爬虫这一块的行家，有没有什么推荐看的教程或者教学、博客什么的，真的想在这块在仔细学习一下。先谢过啦！

在新品推荐的网站上看到数析学院Datacademy 数析学院这个学习平台，请问各位技术大神们，这个平台适合数据分析行业的初学者么，课程内容怎么样？

能够足够灵活，应对未来诸多未知的需求，且性能卓越