摘要:
首先创建一个网络 app-tier:网络名称 –driver:网络类型为bridge docker network create app-tier --driver bridge 1、安装zookeeper kafka依赖zookeeper所以先安装zookeeper -p:设置映射端口(默认218 阅读全文
摘要:
%matplotlib inline import seaborn as sns # 导入 seaborn 库,用于绘制统计图形。 import numpy as np # 导入 numpy 库,用于处理数值计算。 import pandas as pd # 导入 pandas 库,用于处理数据。 阅读全文
摘要:
%matplotlib inline import seaborn as sns # 导入 seaborn 库,用于绘制统计图形。 import numpy as np # 导入 numpy 库,用于处理数值计算。 import pandas as pd # 导入 pandas 库,用于处理数据。 阅读全文
摘要:
%matplotlib inline import seaborn as sns # 导入 seaborn 库,用于绘制统计图形。 import numpy as np # 导入 numpy 库,用于处理数值计算。 import pandas as pd # 导入 pandas 库,用于处理数据。 阅读全文
摘要:
%matplotlib inline # 这是一个魔术命令,用于在 Jupyter Notebook 中显示 matplotlib 生成的图形。 import seaborn as sns # 导入 seaborn 库,用于绘制统计图形。 import numpy as np # 导入 numpy 阅读全文
摘要:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = np.random 阅读全文
摘要:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 使用xkcd颜色来命名颜色 阅读全文
摘要:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 设置图形大小为 (6, 阅读全文
摘要:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.set_style 阅读全文
摘要:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def sinplot(f 阅读全文
摘要:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt reviews = pd.read_csv('fandango_scores.csv') # 电影评分的数据集,包含了电影名称和不同对象的评分 cols = ['FILM','RT_user_no 阅读全文
摘要:
打包文件夹 如果要打包一个文件夹,可以使用以下命令: pyinstaller --add-data "templates:index" -F main.py 上述命令中,使用了--add-data选项,指定了打包templates文件夹,其中冒号前面的是文件夹的路径,后面的是指定目标路径。这样,打包 阅读全文
摘要:
条形图 import pandas as pd reviews = pd.read_csv('fandango_scores.csv') # 电影评分的数据集,包含了电影名称和不同对象的评分 cols = ['FILM','RT_user_norm','Metacritic_user_nom','I 阅读全文
摘要:
创建子图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd unrate = pd.read_csv('UNRATE.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate[ 阅读全文
摘要:
import pandas as pd unrate = pd.read_csv('UNRATE.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) #时间日期转换 print(unrate.head(12)) DATE VALUE 0 194 阅读全文
摘要:
import pandas as pd titanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv") # 返回第一百行数据 def hundredth_row(column): hundredth_item = column.loc[99] return h 阅读全文
摘要:
import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk") print(food_info) 名称 价格(元) 糖分(g) 重量(kg) 含水量(mg) 0 苹果 200 20 10 30 1 香蕉 100 50 阅读全文
摘要:
import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk") print(food_info) 名称 价格(元) 糖分(g) 重量(kg) 含水量(mg) 0 苹果 200 20 10 30 1 香蕉 100 50 阅读全文
摘要:
import pandas food_info = pandas.read_csv('food_info.csv',encoding='gbk') print(type(food_info)) print(food_info.dtypes) print(help(pandas.read_csv)) 阅读全文
摘要:
import numpy as np a = np.arange(3) print(a) [0 1 2] print(np.exp(a)) # 指数运算 e^0 e^1 e^2 [1. 2.71828183 7.3890561 ] print(np.sqrt(a)) # 计算每个元素的平方根 [0. 阅读全文