本文含 2648 字，20 图表截屏 建议阅读 15 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。...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 (上) 科学计算之...from mpl_toolkits import mplot3d 一旦 mplot3d 工具包被导入，创建立体图有两种方式： 用 fig = plt.figure()和 ax = mplot3d.Axes3D...在立体图中添加折线用 plot3D() 函数来实现，由于在 3D 空间画 2D 折线，那么也需要传入xs, ys, zs 三个参数。...3 条形图 3D 条形图和 2D 条形图相比，扩展了比较信息的能力。下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。
1、按WIN+R键打开运行，输入cmd并回车; 2、默认路径为用户文档路径，如果想要切换到C盘中的某个文件夹，比如AppData，可以执行命令cd AppData; 3、但如果想切换到D盘，输入cd...d:是不行的; 4、如果我们要切换盘符的目录，正确的用法是在cd 和路径中间 增加一个“/d”，如cd /d d: 5、当我们要切换盘符时，可以不用cd指令，直接用输入盘符：，如执行e：可以切换到...E盘。
步骤二： 使用cd命令进入e盘。 如何运行命令提示符，然后使用CD命令进入制定文件夹？ 使用CD命令进入指定文件？...从当前目录下跳转到不同分区路径d:\的时候，cd d:\没有成功，当前目录没有发生改变，必须使用带参数 /d的CD命令就可成功切换到d分区。 但是，如果进入的是当前目录的子目录。...点击确定后就进入cmd界面，如果是D盘直接输入d:。 输入d:后，按回车键就可以切换到D盘中了。
访问D盘，直接输入d:,回车： 然后访问D盘下的目录： 比如访问D盘下的java文件夹，输入cd java，回车： 退回上一级目录，输入cd ..
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。
如何把C盘里的文件默认位置更改到D盘指定目录？...1.打开运行，输入 %HOMEPATH% 2.以”桌面”文件转移到D盘目录为例（其他文档类比进行操作） 3.鼠标右键”桌面”—-选择属性—–定位到位置标签下 4.点击移动 定位到新位置 应用—-
1、点击[此电脑] 2、点击[管理] 3、点击[磁盘管理] 4、点击[(D:)] 5、点击[删除卷] 6、点击[是] 7、点击[(C:)] 8、点击[扩展卷] 9、点击[下一步] 10
最近，发现电脑中C盘的空间剩余不多了；而D盘由于当初分盘时划分的空间过多，导致其剩余空间很大且大概率以后都不会用上D盘中这些多余的空间了。...其中，新划分出来的部分作为合并后D盘的空间，而除去这个新划分出来的部分，剩余部分都将变为C盘；同时，很显然这个新划分出来的部分，肯定是要比当前D盘已有文件的大小要大的——如果大家D盘此时文件大小占用已经超过...D盘一半的大小了，那么就需要将D盘的文件迁移到电脑的其他盘中，或者是外接的移动硬盘中。 ...随后，将D盘中的所有文件，剪切到F盘；如下图所示。如果大家的D盘主要放的是软件，那么可以此时将电脑中所有不用的软件关闭。 ...随后，将其更改为D盘即可；如下图所示。 此时，在资源管理器中可以看到，C盘已经扩大，D盘也相应变小。 至此，大功告成。
0 引言 本文是 Python 系列的第十一篇 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...在计算机系统中，通常经验 E 是以数据 D 的形式存在，而机器学习就是给定不同的任务 T 从数据中产生模型 M，模型 M 的好坏就用性能度量 P 来评估。...分类任务的误差函数估量在数据集 D 上模型的离散型预测值 h(x) 与离散型真实值 y 的不一致程度，惯例是 y 和 h(x) 取±1，比如正类取 1 负类取 -1。图表展示如下。...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...类比〖Python 入门篇 (下)〗一贴里的把函数当成参数的高阶函数，元估计器把估计器当成参数。
，而 Python 就不用多说了。...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...# red, RGB = 232,122,89 tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169 g_hex = '#649E7D'...# orange, RGB = 220,128,24 tn_hex = '#C89F91' # tan, RGB = 200,159,145 g50_hex = '#6c6d6c...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-9 行画出收盘价的折线图。
本文含 8890 字，37 图表截屏 建议阅读 46 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 SciPy 补充篇。...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...vol_sqrt_T d2 = d1 - vol_sqrt_T V = omega * D * tau* (F*norm.cdf(omega*d1) - K*norm.cdf(....days.values tau = (d_e - d_s)/360 tck = spi.splrep( d_std, curve['零息利率 (%)'], k=1 ) r_s...1D 线性插值。
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 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...炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Matplotlib 是 Python...# red, RGB = 232,122,89 tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169 g_hex = '#649E7D'...# orange, RGB = 220,128,24 tn_hex = '#C89F91' # tan, RGB = 200,159,145 g50_hex = '#6c6d6c...第 11 行在这些「数值刻度」上写标签，即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多，而且日期字符比较长，直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。
0 引言 本文是 Python 系列的第五篇 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...Bokeh 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet SciPy 是 Python...) end = datetime.datetime.strptime('2019-11-05','%Y-%m-%d') d_s = (start - today).days d_e = (end- today...).days print( d_s, d_e ) 126 218 需要引进 datetime 这个库将字符型日期转成真正的 date 格式。...( d_e, tck ) DF_s = np.exp(-d_s/365 * r_s/100) DF_e = np.exp(-d_e/365 * r_e/100) print( DF_s, DF_e )
本文含 8890 字，37 图表截屏 建议阅读 46 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。...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 (上) 科学计算之...、柱状图 bar、箱形图 box、差异图 spread、比率图 ratio、热力图 heatmap、平面图 surface、直方图 histogram、气泡图 bubble、三维气泡图 bubble3d、...三维散点图 scatter3d、地理散点图 scattergeo、K线图 ohlc、蜡烛图 candle、饼状图 pie、地图 choroplet ---- title, xTitle, yTitle,...zTitle：字符串格式，用于设置图表标题、x 轴、y 轴和 z 轴标题 (只适用 3D 图) theme：字符串格式，用于设置主题风格，可用 cf.getThemes() 查看，具体值包括 ggplot
0 引言 本文是 Python 系列的第九篇 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...---- Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。...# red, RGB = 232,122,89 tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169 g_hex = '#649E7D'...color = ['#dc2624', '#2b4750', '#45a0a2', '#e87a59', '#7dcaa9', '#649E7D', '#dc8018', '#C89F91...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。
本文是 Python 系列的第十篇 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 Pandas...+ Echarts 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。...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...# red, RGB = 232,122,89 tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169 g_hex = '#649E7D'...# orange, RGB = 220,128,24 tn_hex = '#C89F91' # tan, RGB = 200,159,145 g50_hex = '#6c6d6c
Cufflinks 是一个可视化的库，可以无缝衔接 pandas 和 plotly，前者中的 dataframe 在数据分析中无处不在，后者的交互式让可视化又上...
除了现实中的玩笑，对于学程序的人来说，自然也少不了网上的玩笑，所以今天小编给大家分享一个用python写的恶搞小程序。...大家都知道，电脑C盘如果占用空间过大，电脑就会很卡，所以这次小编选择对C盘进行恶搞。（申明：本文仅用于学习参考，切不可用于其他。）...2 准备 这次的恶搞小程序，为python语言编写，除了几个内置模块以外，还有一个用于打包py文件的模块--pyinstaller。...环境，所以将代码发给他，他也运行不了，于是小编又用python的第三方库pyinstaller将代码打包了。...》、 《python文件打包实战之进阶篇》。
C盘、D盘这些都是DOS和Windows延续下来的概念，是为了方便文件的管理，在Linux系统中并没有“盘符”这种东西。...机械硬盘的C盘性能最高 机械硬盘一旦分区划定之后，C盘和D盘就会对应硬盘上固定的一些位置，并且这些位置的逻辑地址和实际位置是一一对应的。...C盘对应了盘片外圈部分，这部分区域读写速度最快，能够帮助提升系统盘的读写效能。而相应的是，通常越靠后的盘符对应的分区越接近盘片的内圈部分，这部分区域的读写速度就要比C盘慢上不少。...常用软件装C盘，最后一个盘符做存档备份使用的习惯就是这样来的。 ? 固态硬盘的盘符和性能 固态硬盘和机械硬盘不同，不论何时C盘和D盘都不会对应到具体某一个闪存颗粒或是闪存位置上。...也就是说，固态硬盘的C盘和D盘并不会对应固定的闪存位置，再加上不同位置的闪存在读写速度上没有磁盘盘片那样的区别，数据存储在固态硬盘的C盘还是D盘就变得不那么重要。 ?
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