######################################################### 写在最前： 自己和朋友成立了一个工作室——图灵数据科学工作室（VX：DataUpward）： 一是想和大家交个朋友； 二是想帮助朋友们跳过我们遇到的坑，尽快找到解决办法。 ====================================================== 工作室的运行也需要付出各种成本，“活下去”是我们的当务之急，如果大家有 ：  数据分析（报告）； 商业数据调研； 数据可视化展示； 数据爬虫； -数据模型开发； 机器学习算法挖掘 … 也欢迎和我们工作室...

文章目录  一、问题背景 二、问题溯源 2.1 国外镜像源的问题 三、问题解决 2.1 国外镜像源问题解决   方案1：临时增加镜像源 方案2：永久增加镜像源    一、问题背景  笔者在更新Linux上使用的JupyterLab的扩展应用时，下载的速度非常慢，每次安装扩展程序之后ipython环境都要Rebuild一下，导致扩展程序经常需要加载。  搞的有些怀疑人生的我，就通过conda uninstall jupyterlab重新安转了一遍jupyterlab，结果发现重装之后还是得rebuild，非常抓狂啊！  二、问题溯源 2.1 国外镜像源的问题 经常卡死，下载慢。很可能是因为pyt...

######################################################### 写在最前： 自己和朋友成立了一个工作室——图灵数据科学工作室（VX：DataUpward）： 一是想和大家交个朋友； 二是想帮助朋友们跳过我们遇到的坑，尽快找到解决办法。 ====================================================== 工作室的运行也需要付出各种成本，“活下去”是我们的当务之急，如果大家有 ：  数据分析（报告）； 商业数据调研； 数据可视化展示； 数据爬虫； -数据模型开发； 机器学习算法挖掘 … 也欢迎和我们工作室...

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plotly水平坐标尺度的设置  在`update_layout`内添加控制横纵坐标相关的参数   在update_layout内添加控制横纵坐标相关的参数 import plotly.graph_objs as go Fig = go.Figure() Fig.add_trace(go.Scatter(x='', y='', name='')) # 主要控制变量在这里 Fig.update_layout(title={ 'text':'输入标题', 'xanchor':'center', 'yanchor':'top', 'x':0.5, 'y':0.95}, xaxis_title='',...

######################################################### 写在最前： 自己和朋友成立了一个工作室——图灵数据科学工作室（VX：DataUpward）： 一是想和大家交个朋友； 二是想帮助朋友们跳过我们遇到的坑，尽快找到解决办法。 ====================================================== 工作室的运行也需要付出各种成本，“活下去”是我们的当务之急，如果大家有 ：  数据分析（报告）； 商业数据调研； 数据可视化展示； 数据爬虫； -数据模型开发； 机器学习算法挖掘 … 也欢迎和我们工作室...

分层/多级索引是非常令人兴奋的，因为它为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，特别是对于处理高维数据。实际上，它使您能够在较低维的数据结构(如Series (1d)和DataFrame (2d))中存储和操作具有任意维数的数据。 在本节中，我们将展示“分层”索引的确切含义，以及它如何与上面和前面几节中描述的所有panda索引功能集成。稍后，在讨论对数据进行分组、旋转和重塑时，我们将展示一些重要的应用程序，以说明它如何帮助结构化数据以便进行分析。 一、创建多重索引（分层索引）对象 多索引对象是标准索引对象的层次模拟对象，标准索引对象通常在pandas对象中存储axis标签。您可以将MultiI...

我们平时使用到的多重索引，但是网上很少有人介绍如果获取多重索引本身的值，这部分的内容比上一节更加实用 获取多重索引的标签值 get_level_values()方法将返回一个特定级别上每个位置的标签向量: iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']] arrays = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second']) arrays ''' MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', '...

分层索引的一个重要特性是，您可以通过标识数据中的子组的“partial”标签来选择数据。部分选择在结果中“下降”层次索引的级别，完全类似于在一个常规的DataFrame中选择一个列: 关于如何创建多重所用的Series和DataFrame见文章** pandas 难以置信的多重索引1——多重索引的构建（史上最全） 关于如何获取索引本身的值见文章：**pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值（史上最全） 假设你首先创建好了一个多重索引，如果还不会创建的同学，看完**pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值（史上最全），创建好的DataFrame如下：  我们先来试着按...

分层索引的一个重要特性是，您可以通过标识数据中的子组的“partial”标签来选择数据。部分选择在结果中“下降”层次索引的级别，完全类似于在一个常规的DataFrame中选择一个列: 关于如何创建多重所用的Series和DataFrame见文章** pandas 难以置信的多重索引1——多重索引的构建（史上最全） 关于如何获取索引本身的值见文章：**pandas 难以置信的多重索引2——获取多重索引的值（史上最全） 关于如何引用DataFrame中的值见文章：**pandas 难以置信的多重索引3——多重索引的使用（史上最全） 假设你首先创建好了一个多重索引，如果还不会创建的同学，看完**pa...

本帖主要为了解决创建新环境后，在jupyterlab中显示的问题，主要内容有两个部分：  在anaconda中创建新的环境，具体内容见虚拟环境创建 在jupyterlab中添加并显示新的环境，主要讲解本部分内容。  在jupyterlab中添加并显示新的环境 本内容要在Anaconda自带的命令提示符 Anaconda Prompt 中进行哦   建立好想要的虚拟环境，如GUI、TensorFlow等。 conda create -n gui  激活所创建的虚拟环境 conda activate gui  在此环境中安装对应的kernel pip install ipykernel 或者 co...

这里写自定义目录标题  1 转换操作 2 行动操作   1 转换操作 转化操作流程如下：  转换操作内容如下： ** 注：转换操作只记录转换步骤，不进行具体的计算，如下图所示**  2 行动操作 行动操作如下： # 3. 持久化操作 持久化的方法： 1 内存缓存方法： 2. 内存和磁盘缓存方法 3. 持久化移出方法 4. 实例化

不到万不得已，请各位不要走这条捷径噢，毕竟思路比代码本身更重要。 成果不易，转载请注明出处，谢谢。   文章目录  kithgard地牢   地牢 深藏的宝石 幽灵守卫 真实姓名 高举之剑 焰中舞动 KITHMAZE二度历险 老对手 名称大师 矮人之乱 KITHMAZE最终历险 KithGard之门  边地森林   平原森林保卫战 羊肠小道 林地小屋 if的盛宴 背靠背 森林劈斩者 边地僵局 测距仪  发狂的矮人 跃火林中 乡村漫游者 边地之叉 交给劈斩者 友人和敌人 巫师之门 未知的距离 金币屑 返回荆棘农场 金币草地 插旗子 小心陷阱 通信尸体 丰富的觅食 围攻STONEHOLD  沙漠 ...

手把手开发Django网站建设  1、基础知识   1.1 HTTP协议 1.2 HTTP协议对应的操作 1.3 Web服务器  2、Django框架基础   2.1 Django的理解 2.2 Django Web框架 2.3 开发Django开发的最小程序 2.4 MTV开发模式   2.4.1 MTV开发框架 2.4.2 MTV开发模式——Web框架   3. 通过web框架搭建一个最简易的程序：   第一步：新建一个web框架程序 第二步：修改并添加功能 第三步 调试运行程序  4、Django框架进阶内容   4.1 URL路由的机制   4.1.1 Django的URL路由配置 4...