Python Distribution, Packaging and pip

2021-09-14 约 1324 字 预计阅读 3 分钟

术语

分发工具（打包）

  • distutils

  • setuptools

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plotly ---- Python Chart Ploting Library

2021-09-13 约 274 字 预计阅读 1 分钟

桑椹图

  • 参考：

  • 代码实践

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    # 实际映射关系
df = pd.DataFrame(
[
    ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
    [50, 25, 25, 10, 50, 40]]

)

# 输出

0     1   2
0     A   a   50
1     A   b   25
2     A   c   25
3     B   a   10
4     B   b   50
5     B   c   40

# 绘制使用关系（转换后）
df = pd.DataFrame(
[
    [0, 0, 0, 1, 1, 1],
    [2, 3, 4, 2, 3, 4],
    [50, 25, 25, 10, 50, 40]]

)
# 节点名称到数字映射 A, B ---> [0, 1], a,b,c --->[2,3,4]
df = df.T

# 绘制
data = go.Sankey(link={'source': df[0], 'target': df[1], 'value': df[2]}, 
          node={'label':list('AB') + list('abc'), 'pad':50, 'thickness':10})

fig = go.Figure(data)
fig.show()

    • 注意

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Graphics Programing编程 图形

2021-09-11 约 151 字 预计阅读 1 分钟

教程

html graphics

  • 矩形： (左上角顶点坐标为(x1,y1)，右下角顶点坐标为(x2,y2))

    1

    <area shape="rect" coords="x1,y1,x2,y2" href=url>

  • 圆形: (圆心坐标为(X1,y1)，半径为 r)

    1

    <area shape="circle" coords="x1,y1,r" href=url>

  • 多边形: (各顶点坐标依次为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3) ……)

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scipy ---- Python Scientific Computation Library

2021-09-10 约 519 字 预计阅读 2 分钟

线性代数 scipy.linalg

线性方程组

  • Ax = b

    • linalg.solve(A, b)

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      import numpy as np
from scipy import linalg
# x + y = 2
# x - y = 4
# 解： x= 3, y = -1

In [100]: A = np.array([[1, 1],
     ...:               [1, -1]])

In [101]: b = np.array([[2],
     ...:               [4]])
     ...:

In [110]: linalg.solve(A,b)
Out[110]:
array([[ 3.],
       [-1.]])

  • Ax = 0

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sympy -- Python Symbolic Compuation Library

2021-09-10 约 265 字 预计阅读 1 分钟

矩阵

  • sympy.Matrix

    • 方法和属性

      • shape

        • mat.shape
        • sympy.shape(mat)

      • list 化

        • mat.tolist()

      • 点积

        • matA * matB

          • 和 numpy 不同， np.dot 才可以

      • 创建矩阵

        • 单位阵

          • sympy.eye(size)

        • ones

          • sympy.ones(…)

        • zeros

          • sympy.zeros(…)

        • 对角阵

          • sympy.diag(value1, value2, …)

            • 直接输入对角元素

          • sympy.diag(value1, mat1, mat2, …)

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