科学Python包文档集：Dash-docsets的构建与安装

资源摘要信息:"dash-docsets: 常见科学Python包的Dash文档集" 知识点： 1. Dash文档集概念：Dash是由Plotly公司提供的一个用于构建数据科学应用程序的框架。文档集是针对特定主题的文档资料的集合，用于方便用户查阅和学习。Dash文档集是专门为和文档浏览器设计的一套文档集合，适用于数据科学、数据分析和科学计算的Python包。其中"科学Python的Dash文档集"指的是为一系列常用的科学计算Python库所提供的Dash文档集合。 2. 科学Python包：科学Python包通常指在科学计算中常用的Python库，它们是数据分析、数学建模、工程计算、自然语言处理等领域的强大工具。典型的科学Python包包括Numpy、Scipy、IPython、Pandas和Matplotlib等。 3. Numpy和Scipy：Numpy是Python中最基础的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组对象和相关工具。Scipy是基于Numpy的高级科学计算库，提供了许多用于科学和工程学的工具。它们在较新版本的Dash中已经包含。 4. Python语言家族：此处指的是与Python语言相关的各类工具、库和框架。Dash文档集默认添加在python:关键字下，意味着用户可以在文档集里方便地搜索与Python相关的资源。 5. IPython和Pandas：IPython是增强的Python交互式Shell，提供更加丰富的交互式环境。Pandas是一个强大的数据分析工具库，提供了DataFrame等数据结构，用于处理结构化数据。 6. 统计模型和seaborn：statsmodels是Python的一个统计建模库，提供了许多统计分析的方法。seaborn是一个基于Matplotlib的可视化库，特别适合绘制统计图形。这两个库也包含在Dash文档集中，方便用户学习和使用。 7. Dash文档集的安装与构建：用户可以通过将特定的提要链接添加到Dash中来安装所需的文档集。对于统计模型和seaborn，提供了XML格式的URL供用户下载。另外，可以通过执行make fetch-{packagename}命令来从相关包的官方网站下载和构建文档集。 8. JavaScript标签：尽管文档集主要关注的是Python相关的科学库，但此处提到JavaScript可能意味着文档集的某些部分或构建过程中可能涉及到JavaScript技术，或者是使用JavaScript进行某些开发任务。 9. 压缩包文件名称列表：文档集的原始压缩文件包名称为dash-docsets-master，表明这是一个主版本的压缩包。用户可能需要下载这个压缩包，解压后进行安装和使用。 通过以上知识点，我们可以看出该文档集为科学Python用户提供了丰富的资源和工具，包括常用科学计算库的安装和构建方法，以及如何使用Dash这一数据科学应用程序框架进行文档浏览和学习。这对于数据科学家和Python开发者来说是一个非常实用的资源集合。