BookxNote Pro电子学习笔记软件,BookxNote Pro拥有强大的学习编辑功能,主要用于学习笔记上,可以让您一边浏览文本资料一边轻松记录笔记,并将记录数据保存到文本上,方便后续的随时查看。本次带来BookxNote Pro学习软件最新版下载,需要在PC上浏览学习资料的朋友们可以使用这款浏览软件轻松记笔记哦!BookxNote Pro官方说明MarginNote是一款在mac和ios上
文章目录系列文章机器学习基础环境安装与使用2.1 库的安装2.2 jupyter notebook的使用1 Jupyter Notebook介绍2 启动Jupyter Notebook3 Jupyter Notebook快速上手4 常用快捷键5 安装扩展功能库6 修改默认打开路径7 更换主题 系列文章机器学习入门 01 —— 机器学习概述机器学习入门 02 —— 环境搭建(Jupyter Not
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2024-04-19 20:02:51
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“小菜鸡(我本人)在做项目这段时间用到了basemap包,在这里分享一些简单的使用经验”Basemap 这个包,是可以实现简单地图可视化的包,但总体来说,它能实现的功能还是比较简略的,可以用来画个不苛求精度的大区地图、洋流图之类。如果想实现具体城市的路网、多模式交通网络等等,貌似还是用 jupyter + leaflet 这种交互式地图来可视化比较方便。Basemap 是 Matpl
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2024-04-30 04:32:43
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前言本来早就想写Anaconda下安装basemap的问题,但是最近真的太忙了,这里记录如下。1. 搜索并安装basemap1.1 方法一:在Anaconda Navigator中下载打开Navigator,在Environments中的not installed 对应的右边搜索框搜索 basemap,选中搜索结果中第一个(即basemap),点击Apply即可下载。1.2 方法二:在Anacon
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2024-04-01 17:02:37
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目录查看所需版本下载所需的文件安装测试查看所需版本首先打开cmd,输入以下命令:python -m pip debug --verbose
得到的结果如下:WARNING: This command is only meant for debugging. Do not use this with automation for parsing and getting these details,
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2024-02-08 14:32:01
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从零开始学习用python处理nc文件并画图,今天先更第一节,怎么从零开始用python中的第三方库basemap画一张图出来。一、必备第三方库先说明,我是在虚拟机Ubuntu下的anaconda3和pycharm下载第三方库、画图的。1. basemapbasemap这个库是用来绘制地图的,语法简单,colorbar也很好看,简直就是地学类学子的福音。但是这个库的安装有点复杂,主要是坑有点多,需
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2023-12-18 20:07:25
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前言本来早就想写Anaconda下安装basemap的问题,但是最近真的太忙了,这里记录如下。1. 搜索并安装basemap1.1 方法一:在Anaconda Navigator中下载打开Navigator,在Environments中的not installed 对应的右边搜索框搜索 basemap,选中搜索结果中第一个(即basemap),点击Apply即可下载。1.2 方法二:在Anacon
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2024-06-03 11:13:20
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1 简介简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。2 安装在安装anaconda的前提下(只要从官网下载安装包一键安装即可),打开anaconda prompt,输入如下命令:conda install jupyter
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2024-03-28 08:48:32
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最近发现我linux系统中的/dev/root目录利用率占用了100%,这对后面文件的操作带来了一些麻烦。1 查找真凶(什么文件占用了那么多的存储空间) 从图中发现,/dev/root占用率太高了,到底是什么占了这么大的空间然后查看命令 # 进入根目录
cd /
在根目录下执行
du -h -x --max-depth=1 结果显示root目录占用了2.4个G
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2024-10-01 08:58:50
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因为 basemap 是基于 geos的,所以需要先安装 geos;因为 basemap 依赖于 pyproj,所以需要安装 pyproj。
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2023-06-02 02:17:38
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Jupyter Notebook 是一款十分好用的开发工具,用于创建和共享计算文档的原始 Web 应用程序。它提供了简单、精简、以文档为中心的体验。为你的 Jupyter Notebook 安装某些插件可以极大地提高你的开发效率。插件安装打开 cmd 命令行或者 Anaconda Powershell Prompt。注意当前环境,默认是 base 环境,无需更改,如果是在其他虚拟环境下安装,那么请
# Python Basemap安装依赖
在使用Python进行地图数据可视化时,Basemap是一个非常强大的工具。Basemap是Matplotlib的一个扩展库,它提供了许多绘制地图的功能,包括投影转换、绘制地图边界、添加标签等。然而,在使用Basemap之前,我们需要先安装其依赖项。本文将介绍如何安装Python Basemap所需的依赖项,并且提供一个简单的饼状图示例。
## 安装B
原创
2024-05-30 06:41:06
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摘要Ipython Notebook是基于Web服务模式的,所以我们可以在远程服务器打开IPython服务器,在本地客户端启动IPython Web交互界面,这样可以很方便地操作远程数据。一、前言最近打算开始学习深度学习了,因此对一些环境进行了部署。因为使用的是深度学习服务器,非本地环境,所以打算搭建一个Ipython Notebook的远程访问,方便测试代码。Ipython Notebook是基
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2023-12-12 13:20:41
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# 如何在Python中安装Basemap和GEOS
在数据科学和地理信息系统(GIS)领域,绘制地图是一个重要的任务。Python提供了一些非常强大的工具来帮助我们在地图上进行可视化,其中Basemap库就是一个非常受欢迎的选择。Basemap基于Matplotlib库,因此首先需要安装Matplotlib。Basemap依赖于GEOS(Geometry Engine - Open Sourc
原创
2024-08-09 12:10:33
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1111. 安装① 安装前提安装Jupyter Notebook的前提是需要安装了Python(3.3版本及以上,或2.7版本)。② 使用pip命令安装如果你是有经验的Python玩家,想要尝试用pip命令来安装Jupyter Notebook,那么请看以下步骤吧!接下来的命令都输入在终端当中的噢!#Python 3.x
pip3 install jupyter
#Python 2.
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2023-10-10 19:26:14
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PUBG LITE是一款让低端PC或笔记本电脑的玩家体验原版吃鸡的游戏,同时也是一款免费游戏。2019年1月24日PUBG LITE在泰国首先开放体验测试,目前已经开放下载,当然,如果一切顺利,它也将很快带给其他国家的玩家。虽然低配版的吃鸡设备要求比较低,但是体验效果也非常不错,先来看一下配置表。在配置方面可以说是低配主机的救星了,推荐配置也仅是2012年的主流配置,当然对于现在来说,可以说是千元
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2024-05-05 21:56:28
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# Python项目方案:下载并使用Basemap库
## 项目背景
Basemap是一个用于绘制二维地图的Python库,常用在地理数据的可视化中。尽管Matplotlib和其他可视化库的功能强大,Basemap仍然以其简洁性和高效性在气象、地理等领域占有一席之地。本项目的目的在于指导用户如何下载和使用Basemap库,推动其在地理数据处理上的应用。
## 下载Basemap
在开始之前
原创
2024-08-21 03:40:44
173阅读
1.安装jupyter notebook之前首先安装python 3.7.4 版本之所以首先安装python 3.7.4 ,是因为python3.4之后版本才带有pip,才可以方便通过pip安装jupyter notebook。点击此处python 3.7.4 安装 选择相应的系统和64位或32位进行下载安装。安装完毕后找到自己安装的python 3.7.4 的文件位置。复制自己对应的安装地址。将
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2023-11-02 09:25:57
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Basemap 是一个用于绘制地图的 Python 库,特别适用于地理信息系统(GIS)和气象学等领域。通过预编译的 whl 文件安装 Basemap 可以简化安装过程,特别是在编译时可能会遇到依赖问题的情况下。以下是详细的安装步骤:安装前准备:Python环境:确保已经安装了Python,并且Python版本与whl文件兼容。pip:确保已经安装了pip,这是Python的包管理器,用来安装外部
近几年来,机器学习以及深度学习的研究异常火热,机器学习和深度学习也逐渐到各个领域,当然,脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题,成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。我们曾解读过多篇关于神经科学+机器学习/深度学习的最