不过,除了基础的写文档之外,其实Jupyter还有N多功能,简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。
传统上,每次需要修改笔记本单元格的输出时,都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错,对于非技术用户来说,甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方:它们可以嵌入到笔记本中,并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响,而不必与代码交互;你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事!
传送门:用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容,主要指可视化内容。不过我们很快就会看到,这里的可视化内容不仅包括通常的图表,还包括有助于探索数据的交互界面和动画。
Tkinter的GUI设计 和 django页面设计,那么笔者只是想快速做个demo原型,以上的内容能不能结合着来,有一些简单的交互 + web可以快速访问的到,于是就看到了jupyter notebook这两个库,非常简单的玩具,来看看呗~ ipywidgets比较强调输入项的各式花样,但是其对输出内容的格式的花样非常少。
在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件,以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法,例如 HTML,JSON,PKL 文件,SQL 等。
在本文中,我们将学习什么是 .data 文件以及如何在 python 中读取 .data 文件。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生,通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作,为了让我们绘制的图表更具交互性,今天小编来给大家介绍个组件。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
通过向程序计数器 PC写入跳转地址值,可以实现在 4GB 的地址空间中的任意跳转,在跳转之前结合使用MOV LR,PC
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
本文主要会涉及到:读取txt文件,导出txt文件,选取top/bottom记录,描述性分析以及数据分组排序;
Python 配合上各式各样的数据相关库,让我们轻松做出各种自动化效果,但是,有时候我们也会羡慕那种界面的操作,毕竟大家都喜欢点点鼠标就能让自动化跑起来。
打开浏览器,在地址栏输入URL,回车,出现网站内容。这是我们几乎每天都在做的事,那这个过程中到底是什么原理呢?HTTP、TCP、DNS、IP这些耳熟能详的名词都在什么时候起着什么作用呢?在这里整体梳理一遍。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的 29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称,检索其用法即可。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。
要正确理解这个问题,就要了解C/C++语言的参数传递,以及变量在内存中的存储这两个问题,这两个问题其实也是初学者在C/C++学习很容易出现的问题。 C/C++的参数传递 C/C++规定参数传递用于都是
前面章节介绍了如何创建一个自定义组件。该自定义组件内部UI结构固定,仅与使用方进行数据传递。ArkUI还提供了一种更轻量的UI元素复用机制@Builder,@Builder所修饰的函数遵循build()函数语法规则,开发者可以将重复使用的UI元素抽象成一个方法,在build方法里调用。
计算机网络根据范围可以分为四类:局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、互联网(internet)。其中,局域网与广域网的区别辨析以及本身的概念都非常重要。
scp 是 secure copy 的缩写, scp 是 linux 系统下基于 ssh 登陆进行安全的远程文件拷贝命令。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
函数栈帧是函数调用过程中重要的数据结构,它存储了函数的局部变量、参数以及返回地址等信息。在函数调用过程中,函数栈帧的创建和销毁是由编译器根据函数代码生成的汇编指令来完成的。本文将详细介绍函数栈帧的创建和销毁过程,并指出其中的关键细节,同时提供相应的优化方法。
在轮询访问中,用户不能随机地发送信息,而要通过一个集中控制的监控站,以循环方式轮询每个结点,再决定信道的分配。当某结点使用信道时,其他结点都不能使用信道。典型的轮询访问介质访问控制协议是令牌传递协议,它主要用在令牌环局域网中。
本文是JNI编程注意事项的第二篇文章。在上篇中讲解了 JavaVM/JNIEnv, Threads, jclass/jfieldID/jmethodID 以及 Local/Global 引用。今天我们继续讲解余下的部分。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
(2)数组是值类型,将一个数组赋值给另一个数组时,会将所有的元素进行复制;切片是引用类型,将一个切片赋值给另一个切片时,它们将共享底层数组。
Java是在JVM所虚拟出的内存环境中运行的。内存分为栈(stack)和堆(heap)两部分。
照片由 Aaron Burden 在Unsplash上提供
在本章中,我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包,我们将在本书的以下各章中使用。
最近使用tcpdump的时候突然想到这个问题。因为我之前只存在一些一知半解的认识:比如直接镜像了网卡的包、在数据包进入内核前就获取了。但这些认识真的正确么?针对这个问题,我进行了一番学习探究。
“虚拟局域网”。LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络,也可以是数以百计的计算机构成的企业网络。VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域。广播域,指的是广播帧(目标MAC地址全部为1)所能传递到的范围,亦即能够直接通信的范围。严格地说,并不仅仅是广播帧,多播帧(Multicast Frame)和目标不明的单播帧(Unknown Unicast Frame)也能在同一个广播域中畅行无阻。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下,可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在Java编程中,我们常常听到关于值传递和引用传递的讨论。这两个概念涉及到数据在方法之间如何传递的问题。理解这些概念对于正确编写Java程序至关重要。在本文中,我们将深入探讨什么是值传递和引用传递,以及为什么Java中只有值传递这一问题。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ;
Internet 的核心协议就是 TCP/IP,广泛应用于局域网和广域网,目前已有20+年发展史,是现用国际通行标准。TCP/IP 是个协议族,包含有多种协议,网络模型及分层如图所示
其实之前我就已经开发过一个RTSP Server程序,并且写了一篇文章进行了介绍“一个RtspServer的设计与实现和RTSP2.0简介”,不过当时开发的目的除了实现RTSP直播以外,主要目的还是简化代码以方便定制,因此并没有完全实现RTSP协议里的所有交互细节,要在它的基础上扩展全面,可能会拖延项目进展。基于项目考虑,选择了自己比较了解也认为比较优秀的RTSP开源项目Live555作为基础,开发RTSP Server程序。
在本篇文章当中讲主要给大家介绍并发编程当中关于线程的基础概念,并且深入剖析进程的相关属性和设置,以及线程在内存当中的布局形式,帮助大家深刻理解线程。
柯里化是将接受多个参数的函数拆分为一系列每个只接受单个参数的函数的过程。结果函数是一系列函数的链,每个函数依次接受原始函数的参数。
在本文的前一部分中,我们简要介绍了trip_distance列,在从异常值中清除它的同时,我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值,尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而,人们经常可以选择不同的路线,在两个确切的接送地点之间有不同的距离,例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此,作为trip_distance列的一个对应项,让我们计算接送位置之间可能的最短距离,我们称之为arc_distance:
很多时候,会有人问到*args和**kwargs,那么如何理解呢?
学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
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