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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
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。
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
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
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。
用 set_palette() 六种调色盘：deep, muted, pastel, bright, dark 和 colorblind 首先将风格初始化成 ticks。
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