比如，在不好的职位上待了比正常更长的时间，在一个明显不可能的项目上埋头苦干，以及（你猜的没错）继续用一个陈旧、枯燥的绘图库——matplotlib——即使已经有了更高效、更美观、可互动性更好的替代品了。...代码，绘制出更棒的图表。 * 本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看 。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...如果想要更复杂一些（详见 Github 的源代码），我们甚至可以在一张图里塞进 4 个变量！...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
在开始中打开Anoconda文件夹，你就会看到jupyter notebook。 打开jupyter notebook，就会自动在浏览器中跳出一个窗口。...变量 首先我们要介绍一下变量，变量就是程序中创建的名字，就跟我们自己的名字一样。就像下面的pi和my_str都是名字，我们可以直接指定名字来打印他们。...如下图，用id函数确认a与b的唯一标识符，打印出了相同的数字，说明a与b为同一对象的引用，这就相当于一个人有不同的名字一样。...复数 实部+虚部 j 类型转换 1. 自动转换 int 、 float 、complex 数据 可以混合运算，在 不同 类型数据做计算时 Python 自动转换。...例如，当整型与浮点型运算时，自动转化为浮点型，当整型、浮点型与复数运算时自动转化为复数。 2. 手动转换 利用 int ()、 float()、complex()可以手动转换数据类型。
比如，在不好的职位上待了比正常更长的时间，在一个明显不可能的项目上埋头苦干，以及（你猜的没错）继续用一个陈旧、枯燥的绘图库——matplotlib——即使已经有了更高效、更美观、可互动性更好的替代品了。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： ?...在上图中，我们用一行代码完成了几件事情： 自动生成美观的时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： ? ? 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
代码，绘制出更棒的图表。 本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看 。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： 单变量分布：柱状图和箱形图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法...如果想要更复杂一些（详见 Github 的源代码），我们甚至可以在一张图里塞进 4 个变量！...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
比如，在不好的职位上待了比正常更长的时间，在一个明显不可能的项目上埋头苦干，以及（你猜的没错）继续用一个陈旧、枯燥的绘图库——matplotlib——即使已经有了更高效、更美观、可互动性更好的替代品了。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入： 单变量分布：柱状图和箱形图 单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法...如果想要更复杂一些（详见 Github 的源代码），我们甚至可以在一张图里塞进 4 个变量！...散点图矩阵 假如我们要探索许多不同变量之间的关系，散点图矩阵（也被称为SPLOM）就是个很棒的选择： 即使是这样复杂的图形，也是完全可交互的，让我们能更详尽地对数据进行探索。
tqdm不仅可以生成基础的可在终端中显示的进度条，还可以配合jupyter notebook和jupyter lab生成更加美观的网页交互部件形式的进度条，更是和pandas强强联手，为pandas中的一些操作提供专有的进度条功能...图2 利用tqdm.tqdm，将for循环过程中进行迭代的对象简单包裹，就实现了为循环过程添加进度条以及打印执行速度、已运行时间与预估剩余运行时间等实用信息的功能，同样也可用于列表推导： ?...图5 而如果想要在迭代过程中变更说明文字，还可以预先实例化进度条对象，在需要刷新说明文字的时候执行相应的程序： ?...图7 2.2 配合jupyter notebook/jupyter lab的美观进度条 tqdm对jupyter notebook和jupyter lab有着特殊的支持，且使用方法非常简单，只需要将原有的...，还没有为jupyter开发更美观的交互式部件，但你可以在譬如网络爬虫等任务中使用它，效果也是很不错的。
tqdm不仅可以生成基础的可在终端中显示的进度条，还可以配合jupyter notebook和jupyter lab生成更加美观的网页「交互」部件形式的进度条，更是和pandas强强联手，为pandas...install -c conda-forge tqdm对其进行安装，安装完成后先来看看它最基本的用法： 图2 利用tqdm.tqdm，将for循环过程中进行迭代的对象简单包裹，就实现了为循环过程添加进度条以及打印执行速度...，还可以预先实例化进度条对象，在需要刷新说明文字的时候执行相应的程序： 图6 但当迭代的对象长度一开始未知时，譬如对pandas中的DataFrame.itertuples()进行迭代，我们就只能对其执行速度等信息进行估计...，但无法看到进度条递增情况，因为tqdm不清楚迭代的终点如何： 图7 2.2 配合jupyter notebook/jupyter lab的美观进度条 tqdm对jupyter notebook和jupyter...，还没有为jupyter开发更美观的交互式部件，但你可以在譬如网络爬虫等任务中使用它，效果也是很不错的。
第三种方式就是在 Atom 这样支持 cell 的编辑器里（notebook 也是类似的），在 Atom 中在某一行按 shift+enter 会单独执行这一行，结果会打印在这一行的后面。...double _Complex a; 或者在 `C++` 中，双精度的复数可以写作： std::complex a; 在 `Python` 里，没有显示类型，但是我们可以使用...思考一下下面这段代码的运行结果 类型在 Julia 里是非常廉价的，利用多重派发和廉价的类型，我们可以针对数学对象实现更详细的优化，例如对于满足不同性质的矩阵，我们有对它们之间互相乘积的优化方法...，我们可以将部分操作作为懒惰求值（Lazy Evaluation）加入运算中，然后再为满足不同性质的矩阵派发精细的优化方法： 对满足 ATA=I 的矩阵，如果遇到了自己的转置可以什么都不算 对满足上三角的矩阵...（或者下三角矩阵），在一些矩阵分解等操作的时候可以调用更快的数值方法 而对于单位矩阵，我们总可以什么都不算 实际上 Julia 在标准库里已经这么做了（虽然实际上依然还有更多的特殊矩阵，你也许可以在 JuliaArrays
广泛应用领域： Python在多个领域都有应用，包括Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试、网络编程等。...研究报告一 研究目的 掌握 jupyter notebook 编程工具的基本用法。 理解并熟悉函数声明、定义及调用。 研究要求 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？...打印九九乘法表。 研究代码 1. 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？这四个数字是2、3、7、9呢？...打印九九乘法表。...问题五解决思路：使用两个嵌套迭代循环输出九九乘法表，通过格式化输出保证结果对齐美观，提升可读性。 总结 Python领域就像一片未被勘探的信息大海，引领你勇敢踏入Python数据科学的神秘领域。
Jupyter 和 Colab 笔记本 在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。...Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。...在 Jupyter 笔记本中运行教程。...Python 还内置了复数类型；可以在文档中找到所有详细信息。 布尔值Booleans 布尔值：Python 实现了所有标准的布尔逻辑运算符，但使用的是英文单词而不是符号（&&、|| 等.）...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3],
1 简介 费老师我在几年前写过的一篇文章（https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html）中，介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库...2 tqdm中实用的6个特性 2.1 autonotebook自动切换进度条风格 用过tqdm的朋友们大都知道它可以在常规的终端以及jupyter风格的各种编辑器中使用，且在后者中会以更美观的形式进行渲染...，而以往我们通常需要在常规的终端里使用from tqdm import tqdm，在jupyter风格的编辑器中使用from tqdm.notebook import tqdm来分别导入。...delay则无需打印多余的迭代过程： 2.3 自定义进度条色彩 通过为tqdm()设置参数colour，可以传入多种常见色彩格式值，这在jupyter类编辑器中效果尤为明显： 2.4 自主控制的进度上限...有些情况下，我们传入tqdm()的对象在迭代过程中是无法预先计算得到进度上限轮次的，典型如pandas中数据框的itertuples()，这种时候我们就可以利用total参数自行预设上限： 2.5
df.iplot() df.iplot() vs df.plot() 右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...Printing也有小技巧 如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。... 打印单元格所有代码的输出结果 假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行： In [1]: 10+5 11+6Out [1]: 17 单元格的正常属性是只打印最后一个输出...然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。 添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
df.iplot() vs df.plot() 右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...Printing也有小技巧 如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。 ? ?...打印单元格所有代码的输出结果 假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行： In [1]: 10+5 11+6 Out [1]: 17...然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。 添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
1 简介 费老师我在几年前写过的一篇文章（https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html）中，介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库...2 tqdm中实用的6个特性 2.1 autonotebook自动切换进度条风格 用过tqdm的朋友们大都知道它可以在常规的终端以及jupyter风格的各种编辑器中使用，且在后者中会以更美观的形式进行渲染...，而以往我们通常需要在常规的终端里使用from tqdm import tqdm，在jupyter风格的编辑器中使用from tqdm.notebook import tqdm来分别导入。 ...delay则无需打印多余的迭代过程： 2.3 自定义进度条色彩 通过为tqdm()设置参数colour，可以传入多种常见色彩格式值，这在jupyter类编辑器中效果尤为明显： 2.4 自主控制的进度上限... 有些情况下，我们传入tqdm()的对象在迭代过程中是无法预先计算得到进度上限轮次的，典型如pandas中数据框的itertuples()，这种时候我们就可以利用total参数自行预设上限： 2.5
，输入如下命令，即可启动Jupyter Notebook jupyter notebook 启动后，默认浏览器会打开Jupyter Notebook界面 点击New，点击Python3，输入代码...numpy as np # 创建一个N 维数组对象 i = np.array([[520,13,14],[25,9,178]]) # 输出数组 print("i : \n {}".format(i)) 在Jupyter...案例： import numpy as np from scipy import sparse # 创建一个对角矩阵 matrix = np.eye(6) # 把对角矩阵转换为稀疏矩阵 sparse_matrix...= sparse.csr_matrix(matrix) # 输出对角矩阵 print("对角矩阵：\n{}".format(matrix)) # 输出稀疏矩阵 print("sparse存储的矩阵：\...19","20"],"height":["162","163","164"]} # 根据json创建一个DataFrame data_frame = pandas.DataFrame(data) # 打印数据
图1 更令人兴奋地是Kepler.gl在去年推出了基于Python的接口库keplergl，结合jupyter notebook/jupyter lab的相关拓展插件，使得我们可以通过编写Python...图3 而在官方的说明中描述了要绘制路径动画需要输入的数据格式： ?...lab，在确保nodejs被安装的前提下，使用jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager keplergl-jupyter...图7 这一步的目的是初始化已嵌入目标数据的html文件，接下来你就可以关闭jupyter lab，在工作目录下找到已经导出的html文件直接打开，接下来的工作将在浏览器里进行。...，不必拘泥于我上面的参数设置，发挥自己的创意，调出更美观的轨迹动画结果。
图1 更令人兴奋的是Kepler.gl在去年推出了基于Python的接口库keplergl，结合jupyter notebook/jupyter lab的相关拓展插件，使得我们可以通过编写Python程序配合...图2 而随着近期keplergl的更新，更多的新特性得以同步到其Python生态中，本文就将针对其中的路径动画的制作方法进行介绍。...首先确保你已经安装了keplergl以及对应插件，譬如我所使用的jupyter lab，在确保nodejs被安装的前提下，使用jupyter labextension install @jupyter-widgets...lab，在工作目录下找到已经导出的html文件直接打开，接下来的工作将在浏览器里进行。...，不必拘泥于我上面的参数设置，发挥自己的创意，调出更美观的轨迹动画结果。
df.iplot() vs df.plot() 右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...Printing也有小技巧 如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。 ? ?...打印单元格所有代码的输出结果 假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行： In [1]: 10+5 11+6Out...然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。 添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
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