在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的，大量的数据令我们很头疼，所以我们需要把它图形化显示。 Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。 Matplotlib的官网地址是 http://matplotlib.org/ ，下载地址为http://matplotlib.org/downloads.html，选择对应的版本即可安装，我选择的版本为 matplotlib-1.3.1.win32-py2.7.exe。 由于我之前已经安装过NumPy1.8，所以安装Matplo
首先我参考是：http://www.cnblogs.com/lifegoesonitself/p/3443866.html
进入python官网https://www.python.org点击Downloads–Windows下载对应的python2.7或者3.6。
在pyhton的学习中，相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题，这个问题对于很多初学者而言头疼不已。这里我做一些简单的总结，如何正确高效地安装第三方库，少走弯路（毕竟都是我亲自踩过的坑，所以特地来总结一下，方便以后回顾和总结）！
刚开始使用numpy、scipy这些模块的时候，图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件。Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司，主要使用Python从事科学计算工具的开发。Enthought里面包含了很多库，不需要你自己安装就可以直接使用了。 其实还又很多Python科学计算的集成软件，比如Python(x, y)和WinPython，个人感觉WinPython还是不错的，里面包含的东西不是太多，Enthought里面的模块太多了！
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
matplotlib-2.0.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl 改成 matplotlib-2.0.0-cp34-none-win_amd64.whl
【已解决】Pycharm安装cv2时显示No information available
jetpack3.2自带了opencv3.3，但是只提供了python2.7的编译版本，所以也只能在python2.7下使用，我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中，但是遍查资料也没人说过这个东西，直到我找到一篇博客。 how to install opencv3.4.0 on jeson TX2 这片文章写得非常好，把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚，包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了，只说下大概可能遇到的问题。
TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow2.x版本已经有一段时间了，这里对安装配置步骤做详细说明。
Python 2.4 (or later, including Python 3)
昨天手贱，觉得自己装的Python版本太低，重新安装了一个，安装完成后运行出现错误：
OSMnx 是Python的一个包，建立在 GeoPandas、NetworkX 和 matplotlib 之上，可以调用 OpenStreetMap 的 地图数据，所以不限调用数据大小、次数限制就可以获取包括道路、建筑物、附属设施等地图数据，可以进行拓扑和空间分析，计算并可视化最短路径，绘制交通等时圈图；并且可以导出为shapefile、GeoPackages等格式，实现与Arcgis等软件的交互。
岁月匆匆流逝，我们终将会长大，我们是否会因为生命中不得不进行的离别而落泪，是否会因为我们终将逝去的青春，终将老去的年月而落泪？
这两天被这个问题折磨得要死，把pycharm卸载了还是没解决，后来终于在一篇博客中看见，然后终于解决了
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
相信很多时候大家都会用到虚拟环境，他具有可以让你快速切换不同的python版本，让程序打包的时候轻量化等等优点，之前作为小白第一次接触python的时候，为了配置虚拟环境花了好几天，踩了很多坑，网上很多教程的水平也参差不齐，正好最近帮实习公司做了个学校项目，需要我提供python环境配置的文档，于是我就顺手把教程编辑成博客，跟大家分享一下，希望大家少走弯路~~~(保证是面向小白的保姆级教学！多图！)话不多说，直接上干货！
无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的，所以本文，我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
是不是被matplotlib繁琐绘图属性设置搞得一脸懵？是不是因常常记不住某一个图层设置函数而被迫看又长又枯燥的API文档？又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性？最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握？？此外，还有好多无奈和吐槽，我不知道你们是不是这样？反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘制图表时最大的感触了，当然，本期推文不是来吐槽的，是来为大家提供好的解决方法的。下面就介绍下今天的主角-- ProPlot。说真的！当我刚开始发现这个包时：“嗯？不错，logo和matplotlib很像”，可是，当我在熟悉大多数和经常使用matplotlib绘图时，回来再看这个工具包时:“我ri，真香！！我之前干了啥？赶快用起来!”。总之一句话，如果上期推文 因为配图，SCI多次返修！？因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话，那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求，当然，也是符合出版需求的配图，主要内容如下：
这两种方式各有各的好处，老鸟喜欢自己捯饬，各种环境加虚拟环境自己配置，这样心中有数。而菜鸟喜欢上手简易，无需太多复杂操作就能直接应用。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作，呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》，已经介绍过，不在此赘述了。
python有4个内建的数据结构–list（列表）、tuple（元组）、dictionary（字典）以及set（集合），它们可以统称为容器。
crontab 是 linux 系统中的计划任务命令，可以用来执行定时任务。与 windows 系统的计划任务类似。
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
安装包时可能需要使用pip3，而不是pip。另外，如果这个命令不管用，你可能需要删除 标志--user。
在了解图像直方图前我们需要了解一个matplotlib库，matplotlib库和numpy可谓是一对好伴侣，就像泡面伴侣火腿肠一样。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库进行数字图像处理，包括图像的读取、显示、保存以及基本的图像处理操作，如直线、圆、矩形、椭圆的绘制，还有文字输入等。此外，还介绍了OpenCV中的绘图函数，包括直线、圆、矩形、椭圆等基本形状的绘制，以及输入文字的操作。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
通过学习《零基础学编程011：复利数据表问题》，我们已经可以输出365行的《复利数据表》： (1+0.01) ^ 1 = 1.01 (1+0.01) ^ 2 = 1.02 (1+0.01) ^ 3 =
以下的文字版内容，可能在后续的代码变动下会略有更改，大体上不变，要获取最新的信息，可私信笔者，加入Excel催化剂组建的python开发者社群，一起深入交流。
然而，随着项目的扩大，依赖关系的数量也在增加。这可能会使项目的环境难以重现，并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。
但是先别着急，假设我们的python应用需要做一些科学计算，并且将数据以图形的方式展示出来，这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了，先用ubuntu来安装这俩个库，编写Dockerfile.ubuntu
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
学习python过程中想使用python的matlabplot绘图功能，遇到了一大批问题，然后一路过关斩将，最终安装成功，实为不易，发帖留念。
自己的电脑上已经装有anaconda，下载地址为：https://www.anaconda.com/download/，像numpy等包已经伴随anaconda安装到电脑上了，只需要再安装opencv就行。 使用pip install命令安装opencv，注意应该将D:\Anaconda3\Scripts（这是我电脑的安装目录）加入到环境变量，这样就可以使用pip命令。 一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda）并不陌生，而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器，其功能要比python自带的pip强大不少。
我是个只会用 Excel 的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有 5 分钟，老板突然 Q 我：
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
Python是一门神奇的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员工作角色和数据科学职位上的有用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的一个恰当选择。它的成功和流行的一个原因是它的健壮的库集的存在，使它如此动态和快速。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
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