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重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
控制并发流程的工具类，作用就是帮助我们程序员更容易的让线程之间合作，让线程之间相互配合来满足业务逻辑。比如让线程A等待线程B执行完毕后再执行等合作策略。
学习 numpy 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数组当对象，我们就按着数组的创建、数组的存载、数组的获取、数组的变形、和数组的计算来盘一盘 NumPy，目录如下： 有些读者可能会说
怎么区分电脑里面的C盘、D 盘、E盘是机械硬盘还是固态硬盘？在电脑里，硬盘是存储数据的核心部件，负责存储操作系统、软件以及用户数据。硬盘的性能也会影响电脑的流畅度。...在日常使用中，很多用户并不清楚自己电脑中哪一个分区是固态硬盘，比如常见的C盘、D盘、E盘（C盘通常是系统分区，安装有Windows操作系统；而D盘、E盘等则可能是数据分区，用于存放个人文件和应用程序）等...说明：在Windows操作系统中，当我们查看“我的电脑”或“此电脑”时，会看到诸如C盘、D盘、E盘这样的驱动器标识。C盘、D盘、E盘的标识并不代表硬盘的类型，而是反映了存储分区的逻辑划分。...同一块物理磁盘上，可以会有多个分区，比如C盘和D盘。所以，我要查看的是这些逻辑分区所位于的物理磁盘是机械盘还是固态盘。...比如下面的图片，在左侧选择了HD0:INTEL…这个磁盘，这个磁盘上有C盘。在下方的“属性”一栏显示为“固态”，并且“转速”一栏没有显示具体的数字。说名这个HD0是固态盘。
item是上一次的运行结果，故有b(cur, ...rest), ...rest)的操作 总之，遇到遍历一个数据结构最后生成一个或多个结果(多个结果res用一个对象多个属性表示)的情况，那就用reduce盘它就是了
整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之
在盘 Seaborn 时是从 csv 文件读取的，本帖从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入，代码如下： from sklearn.datasets import load_iris
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定...
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包，使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.sci...
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本篇是该系列的第五篇： 盘一盘 QuantLib 系列 1 - 日期和日历 盘一盘 QuantLib 系列 2 - 生成日期表 盘一盘 QuantLib 系列 3 - 外汇市场和产品 盘一盘 QuantLib...下图以 FRA 举例，对于每个产品，需要生成两组日期： 产品日期：交易日、即期日、(FRA) 起始日、(FRA) 到期日、支付日 指标日期：IBOR 定盘日、IBOR 重置日、IBOR 到期日 下图将
想要得到本贴 Jupyter Notebook 的同学分享此贴，在本帖留个言，我便发给你链接。
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