在java中，注解作为程序的元数据嵌入到程序当中，元数据标签的存在并
不影响程序代码的编译和执行。
所谓Annotation就是提供了一种为程序元素设置元数据的方法，可用于修
饰包、类、构造器、方法、成员变量、参数和局部变量（具体详见元注解 Target）的声明。注解可以被一些解析工具或者是编译工具
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2024-05-15 10:34:17
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python 函数 enumerate：遍历数据对象，返回索引，同时给出数据和数据下标 classes = [‘plane’, ‘car’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’] for y, cls in enumerate(classes) print（y） print(cls)np.flatnonzer
# Python Annotated用法
Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简单易学、功能强大的特点。在Python 3.7版本之后，引入了一种新的功能——**Python Annotated用法**。这种用法允许在函数参数和返回值中添加类型注释，提高了代码的可读性和可维护性。在本文中，将介绍Python Annotated用法的基本语法和用法，并通过代码示例来演示其实际应用。
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原创
2024-02-27 07:22:25
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在前面博客中我们一起做了一个sin、cos的图例，大致内容是这样的。 可以清楚的看到，我们的两个星星的点。现在，我们要给这两个点增加一些备注信息，该如何来做呢？那么就用到了 annotate其实我们基本的标注会用到text()函数，使用text()会将文本放置在轴域的任意位置,而文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，恰恰annotate()方法提供辅助函数。接下来，我们就来看一下annotate
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2024-06-26 12:25:05
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# 在 Python 中使用 Annotated 的探索之旅
随着 Python 编程语言的不断发展，类型提示逐渐成为编程的好帮手。这些类型提示不仅能提高代码的可读性，还能帮助开发者在编写代码时发现潜在的错误。Python 3.9 引入了 `Annotated`，让我们可以为类型提示添加元数据。本文将深入探讨 `Annotated` 的使用，帮助你更好地理解和利用这一特性。
## 什么是 `A
这个是matplotlib自定义的annotate方法的文本：一、 1 def annotate(self, s, xy, *args, **kwargs):
2 a = mtext.Annotation(s, xy, *args, **kwargs)
3 a.set_transform(mtransforms.IdentityTransfor
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2023-12-14 06:15:49
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目录一、简单了解Anaconda二、知道是什么(what) 的同时，我们也需要问一问为什么(why)。那么，为什么要选择Anaconda呢?三、搭建使用环境一、简单了解Anaconda(1)Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda，那么你一定会问 conda 又是什么呢？(
在上一篇博文ID3决策树算法中，绘制决策树时，使用了Matplotlib的注解工具annotate，借此机会系统学习一下annotate的用法。annotate用于在图形上给数据添加文本注解，而且支持带箭头的划线工具，方便我们在合适的位置添加描述信息。参数说明：Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)
s：注释文本的内容
xy：被注释的坐标点，二维元组形如(x,y
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2023-12-06 11:40:30
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一、geventpython程序实现的一种单线程下的多任务执行调度器，简单来说在一个线程里，先后执行AB两个任务，但是当A遇到耗时操作（网络等待、文件读写等），这个时候gevent会让A继续执行，但是同时也会开始执行B任务，如果B在遇到耗时操作同时A又执行完了耗时操作，gevent又继续执行A。使用示例：import gevent
def test(time):
print(1)
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2024-07-20 16:44:20
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# 实现"Annotated Python"的流程
## 摘要
本文将指导一位刚入行的开发者如何实现"Annotated Python"，并提供每一步所需的代码和解释，以帮助他理解和完成这个任务。
## 1. 了解"Annotated Python"
在开始实现"Annotated Python"之前，我们首先需要了解什么是"Annotated Python"。"Annotated Pytho
原创
2023-11-20 15:01:46
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# Python Annotated实现流程
## 一、介绍
在开始讲解实现“Python Annotated”之前，我们先来了解一下什么是“Python Annotated”。Python Annotated是一种编程语言中常见的注释方式，它可以在代码中添加注释，并提供关于变量、函数和类等各种元素的类型信息。这种注释方式可以提高代码的可读性和维护性，特别适合在大型项目中使用。
## 二、步
原创
2023-10-05 18:11:26
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在 Python 3.9 版本中，引入了 `Annotated` 类，为用户提供了一种方式来增强类型提示的能力。通过使用 `Annotated`，开发者可以为现有的类型提供附加信息，例如约束、条件或其他元数据，以促进更好的类型检查和IDE支持。在许多代码库中，随着复杂性的增加，常规的类型提示可能无法充分表达所有的业务逻辑要求，因此 `Annotated` 的出现显得尤为重要。
### 备份策略
写在前面：最近的事情好像有很多。李咏的离去，让我觉得很突然，仿佛印象中就是主持节目的他，看着他和哈文的爱情，很是感动。离去，没有什么抱怨，只是遗憾。总会感慨，时光的流逝。好像真的很快，转眼间，我都这么大了。最近，刘某人总说的一句话，小时候虽然很穷，但是很快乐而现在，不仅仅是穷，而且还不快乐想想还真是（手动捂脸）最近身体不舒服，好像学习也停滞不前。好好加油！感谢每一天努力的自己，好好珍惜身边的一切希
# Annotated Python: 理解注释的力量
在编程的世界里，代码是沟通思想和逻辑的重要方式。不过，如果没有恰当的解释和注释，代码的意义和意图可能会变得模糊。本文将探讨“Annotated Python”这个概念，重点讨论如何通过注释提升代码的可读性和可维护性，并给出相关的示例代码。
## 什么是Annotated Python？
"Annotated Python"指的是在Pyt
## Python Annotated的作用
Python是一门功能强大且易于学习的编程语言，它被广泛应用于各种领域，例如数据科学、人工智能、Web开发等。随着Python的不断发展，越来越多的库和框架被创建和发布。在这个庞大的生态系统中，Python Annotated成为了一种重要的工具，它能够提供关于Python代码的注释信息，帮助开发者更好地理解和使用代码。
Python Annota
原创
2023-09-07 14:26:35
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Python是一种简单易学、高效灵活的编程语言，常用于数据分析、人工智能和Web开发等领域。Python拥有丰富的标准库和第三方库，其中一个非常重要的模块就是Annotated模块。本文将介绍Annotated模块的功能、用法和示例，并通过代码演示来帮助读者更好地理解和运用Annotated模块。
## 什么是Annotated模块？
Annotated是Python标准库中的一个模块，它提供
原创
2023-12-28 11:56:51
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# 理解 Python 的 Annotated 类型
在 Python 3.9 及以后的版本中，我们可以使用 `typing` 库中的 `Annotated` 类型来为类型提示提供额外的信息。在这个教程中，我们将一起学习如何使用 `Annotated` 类型，通过具体的代码示例来帮助你理解其用途及实现过程。
## 学习流程
我们将使用以下流程来理解并实现 `Annotated` 类型：
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**实现 Python Annotated Title**
## 引言
Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、网络编程等领域。在Python中，我们可以使用注解来为函数、类和方法添加元数据。在本文中，我将教你如何实现Python的注解标题（Annotated Title）功能，以帮助你更好地理解Python的注解机制。
## 流程概览
在实现Python的注解标题功
原创
2023-12-20 10:15:17
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# Python Annotated 类型
在Python编程语言中，通常我们可以不用显式地声明变量的类型，因为Python是一种动态类型语言，变量的类型是根据赋给它们的值来确定的。然而，有时候我们可能想要在代码中添加类型注释，以使代码更加清晰和易于理解。这就是Python中的Annotated类型的用途。
## Annotated 类型简介
Annotated类型是Python 3.7中引
原创
2024-05-30 06:41:20
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NumPyNumPy的ndarray一种多维度数组对象创建ndarry使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组）data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
arr2 = np.array(data2)可以使用ndim和shape属性查看维度arr2.ndim
arr2.shape使用dtype属性查看数据类型np.array会尝试为新建的这个数组推断出
