前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我觉得在数据
系统 2019-09-27 17:52:48 1835
2018年1月3日，王思聪被迫动用自己的微博，为一个诞生不到10天的App打了广告，“每天我都发奖金，今晚9点就发10万”。对他而言，这天的微博并非生日宴会，而是战场。王思聪的一则微博开启了“全民竞答”类APP的爆红之路。一时间，直播巨头们都跟上“王校长”的节奏，“冲顶大会”之外，映客旗下的“芝士超人”、今日头条旗下的“百万英雄”和花椒直播旗下的“百万作战”纷纷亮相，每天狂撒百万现金。“冲顶大会”、“芝士超人”、“百万英雄”等知识竞答游戏火了，奖金数额也从
系统 2019-09-27 17:52:32 1835
文章目录1.描述2.语法3.参数4.返回值5.实例演战5.1.求解$\ln2$5.2.求解$\log_210$1.描述log()返回x的自然对数。2.语法以下是log()方法的语法:importmathmath.log(x[,base])注意：log()是不能直接访问的，需要导入math模块，通过静态对象调用该方法。3.参数x–数值表达式。base–可选，底数，默认为e。4.返回值返回x的自然对数，x>0。5.实例演战5.1.求解ln2\ln2ln2im
系统 2019-09-27 17:52:07 1835
Python解释器运行Python代码时，得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件，要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件主要有以下几种解释器1.Cpython解释器（解释器是用C语言开发的）2.IPython解释器（基于Cpython之上的一个交互式解释器（>>>orIn[序号]））3.PyPy解释器（对Python代码进行动态编译，执行速度大大提高）4.Jython解释器（运行在Java平台上的python解释器，可以
系统 2019-09-27 17:51:21 1835
感觉这种理解有问题，举个例子来说。classDog(object):name='dog'definit(self):self.age=18d1=Dog()d2=Dog()这里有两个实例d1,d2吧。d1.name#输出dogd2.name#输出dogd1.name='abc'd1.name#输出abcd2.name#输出dogDog.name#输出dog原因是d1.name输出dog不是因为这个实例共享了类属性，而是因为这个实例没有dog属性，所以pyth
系统 2019-09-27 17:51:12 1835
当多个事件绑定了同一个命令，那么在命令内部根据不同的事件进行处理的时候，怎么确定哪个事件发生了呢，用下面的来检测，经过测试处理tab键和alt键不能识别，其他单个都能被识别。还有个事件的type属性，这个经过测试键盘事件返回字符2，鼠标返回字符2，可以根据这个再进行判断反会的是键盘事件还是鼠标事件。#：鼠标左击事件#：鼠标中击事件#：鼠标右击事件#：双击事件#：三击事件fromtkinterimport*tk=Tk()canvas=Canvas(width
系统 2019-09-27 17:50:36 1835
先给大家介绍下CentOS7下安装Python3.6的方法安装python3.6可能使用的依赖yuminstallopenssl-develbzip2-develexpat-develgdbm-develreadline-develsqlite-devel•到python官网找到下载路径,用wget下载wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.6.4/Python-3.6.4.tgz•解压tgz包tar-zxvfPyt
系统 2019-09-27 17:50:23 1835
Pyrex是一种专门设计用来编写Python扩展模块的语言。根据PyrexWeb站点的介绍，“它被设计用来在友好易用的高级Python世界和凌乱的低级C世界之间搭建一个桥梁。”虽然几乎所有的Python代码都可以作为有效的Pyrex代码使用，但是您可以在Pyrex代码中添加可选的静态类型声明，从而使得这些声明过的对象以C语言的速度运行。加速Python从某种意义上来说，Pyrex只是不断发展的Python类语言系列的一个部分：Jython、IronPyth
系统 2019-09-27 17:49:56 1835
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1835
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.引言众所周知，Python语言简单、易学、开源、具有丰富的库，Python的第一个编译器是用C语言实现的。但Python的缺点也非常明显，最让人诟病的就是Python的性能问题。因此，为了提高程序的运行效率，通常会将程序的关键部分使用C或C++重写，编译成动态链接库，然后在Python（CPython）中进行调用。运行环境：Ubuntu16.04、Python2.7、Python3.5。
系统 2019-09-27 17:49:17 1835
