# 如何创建和使用 Python Jupyter Notebook (NB 文件)
在现代数据科学和机器学习领域，Jupyter Notebook（又称 NB 文件）是一个非常流行的工具。对于刚入行的小白来说，理解如何安装和使用 Jupyter Notebook 是一项重要的技能。本篇文章将为你提供一份完整的指南，帮助你创建自己的 Jupyter Notebook。
## 流程概述
为了方便
原创
2024-08-08 10:38:20
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简 介： IPYNB文件是现在基于IPython开发工程人员记录和分析处理算法和数据记录文档。将该文档转换成其它格式可以方便面进行思想共享，工作汇报等。利用 nbconvert可以很方便将ipynb的文档转换成 HTML, Markdown，PDF等。本文给出了一些应用实例。关键词： IPYNB，Markdown，nbconvert
背景介绍
# Python 命名规范 - 示例包和示例模块
## 1. 引言
在Python开发中，良好的命名规范对于代码的可读性和可维护性非常重要。本文将教会你如何实现“python 命名规范 sample_package sample_module”的示例包和示例模块。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title Python命名规范示例包与示例模块
s
原创
2023-09-09 03:59:36
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# 如何实现随机采样 Python 数组
对于刚入行的开发者来说，理解如何进行随机采样可能是一个挑战。这篇文章将逐步引导你实现“random sample python array”的功能。我们将从整体流程开始，逐步深入每一部分，并提供必要的代码示例和说明。
## 流程概述
首先，让我们概述一下实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 05:40:04
18阅读
# Python Emoji 显示示例
在现代编程中，图形界面和用户体验往往与富有表现力的元素紧密结合。其中，Emoji作为一种流行的表达形式，能够使信息传达更加生动。在Python中，使用Emoji不仅可以提升用户的交互体验，也能让程序的输出更具趣味性。本文将深入介绍如何在Python中使用emoji库，结合代码示例以及一个甘特图的演示，来帮助读者更好地理解该话题。
## Emoji 库简介
package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo05Sample { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-31 16:29:00
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sin(2πf) 作为一个低通滤波函数，因为值域(-1,1) f为频率，所以把结果>1的f过滤掉了
我不确定这一点，为什么sin是低通滤波
上面说那个是错的
sinc是理想低通滤波函数
因为 它是rect（f）的傅立叶变换 rect是频域的 低通滤波函数 这个我认识的
转到时域就是sinc了
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2016-09-20 17:10:00
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原创
2015-09-03 18:51:39
444阅读
# **教你如何实现“python nb_log”**
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个实现“python nb_log”的流程。我们可以用一个表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 安装nb_log |
| 2 | 导入nb_log |
| 3 | 配置nb_log |
|
原创
2024-02-27 07:15:55
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下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程导语利用Python简单地预测一下NBA比赛结果。。。这大概就叫蹭热度吧。。。毕竟貌似今天朋友圈都在刷NBA相关的内容。。。虽然我并不能看懂。。。但这并不妨碍我瞎预测一波。。。So,以下内容纯属瞎玩，如有雷同，算我倒霉。。。NBA忠实球迷请自动忽略不好结果。。。相关文件密码: 1n93主要思路(1)数据选取获取数据的链接为：https://ww
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2023-08-14 12:58:48
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简单操作
#创建列表
sample=[1,2,3,4,5,6]
#得到列表中第一个值
print sample[0]
print sample[-1] #得到列表中最后一个值
#删除第一个值，下
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2023-12-29 18:20:25
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Python进阶——函数函数一、格式二、参数形参、实参默认参数关键参数（指定参数）非固定参数局部变量&全局变量函数传字典、列表的特殊现象三、常用内置函数模块模块导入自定义模块第三方开源模块包常用模块os模块sys模块time模块datetime模块random模块 函数一、格式def sayhi(): #函数名
print('hello,world')
sayhi() #调用def s
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2023-12-14 09:24:21
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grabcut算法是微软的一个研究院提出的。算法在提取前景的操作中需要很少的人机交互，结果非常好。 通俗的说，一开始用户用户需要用一个矩形将前景区域框住。然后使用算法迭代分割。但有时分割的结构不够理想，会把前景和背景弄错，这时需要我们人为的修正了。 具体的原理用户输入一个矩形，矩形外的区域一定是背景，矩形内的东西是未知的计算机会对我们数据的图像做一个初始化的标记，她会标记前景和背景像素使用高斯
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2023-11-30 09:28:43
65阅读
1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
226阅读
一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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DataFrame.sampleDataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：DataFrame.sample(n=None
, frac=None
, replace=
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2023-07-10 21:22:22
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python常用代码换卡import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"打乱数据train_data = pd.read_csv('./train_preprocessed.csv')
train_data = train_data.sample(frac=1).reset_index(drop=True)限制cpu数目torch.set_num
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2023-12-27 06:44:06
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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Python常用函数/方法记录一、 Python的random模块：导入模块：import random 1. random()方法：如上如可知该函数返回一个【0,1）(左闭右开)的一个随机的浮点数。若要控制范围为【min，max)可采用 min+(max-min)*random.random()如下所示，返回20~30之间的随机浮点数： 2. choice
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2024-06-12 21:15:54
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背景公司使用clickhouse作为其时序分析数据库，在上线前需要对Clickhouse集群做一个性能基准测试，用于数据评估。这里我搭建了三节点的集群，集群采用三分片单副本的模式（即数据分别存储在三个Clickhouse节点上，每个Clickhouse节点都有一个单独的副本，如下图：性能测试说明性能关注指标clickhouse-server写性能clickhouse-server读性能clickh
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2024-08-29 19:05:42
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