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部署可使用GPU的tensorflow库

博主头像 本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。 在上一篇文章部署CPU与GPU通用的tensorflow:Anaconda环境中,我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensorflow库的配置方法;本文就在这一篇文章的基础之上,继续介绍如果 ...

pytest框架

博主头像 pytest 是 python 的第三方单元测试框架,比自带unittest 更简洁和高效,支持315种以上的插件,同时兼容 unittest 框架。 这就使得我们在 unittest 框架迁移到pytest 框架的时候不需要重写代码。接下来我们在文中来对分析下 pytest 有哪些简洁、高效的用法 ...

Manim动画渲染:从代码到屏幕的幕后故事

博主头像 Manim是一个强大的动画制作库,它能够将简单的Python代码转化为精美的动画视频。 你是否好奇过,当你运行Manim代码时,背后的魔法是如何发生的呢? 今天,将重点介绍渲染过程中的三个关键步骤:Scene.setup()、Scene.construct()和Scene.tear_down(),揭 ...

Python中join()和split()函数区别

博主头像 Python中的join()和split()函数都是用于处理字符串的重要方法,但它们的功能正好相反。 join()函数:将可迭代对象(如列表、元组)中的字符串元素连接成一个字符串。 split()函数:将字符串按照指定的分隔符分割成多个子字符串,返回一个包含这些子字符串的列表。 一、功能差异 spl ...

manim变换效果总结

博主头像 在ManimCE中,除了上一篇介绍的丰富的动画效果外,变换效果也是制作精彩视觉内容的重要工具。 变换效果主要用于改变对象的形状、大小、颜色或位置,让对象在动画中呈现出动态的变化。 本文详细总结了 ManimCE 中常见的变换效果,并分析它们的应用场景和带来的视觉效果,最后还会给出一些选择变换效果的建 ...

manim 动画效果总结

博主头像 ManimCE作为一个强大的动画制作框架,它为创作者提供了丰富多样的动画效果,无论是文字、图形还是其他元素,都能通过这些动画效果呈现出生动、有趣的视觉体验。 本文将详细总结ManimCE(v0.19.0版本)中常见的动画效果,并分析它们的应用场景和带来的视觉效果,以及我们在制作数学动画时如何选择动画 ...

Manim:动画制作背后的魔法

博主头像 Manim是一个强大的数学动画制作库,它能够帮助我们创建出令人惊叹的动画,无论是用于教学还是娱乐。 不过,对于初学者来说,Manim的内部工作机制可能显得有些复杂。 本文将从整体上简单介绍Manim的内部结构,希望能帮助你更好地理解它是如何工作的。 1. Manim是什么? Manim是一个基于Py ...

Python 潮流周刊#102:微软裁员 Faster CPython 团队(摘要)

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。 分享了 12 篇文章,12 个开源项目,2 则音视频,3 则热门话题 以下是本期摘 ...

Manim实现线条发光效果

博主头像 在动画制作中,发光效果是一种非常吸引眼球的视觉元素,它可以为简单的线条增添动态和活力。 今天,我们将通过Manim框架来实现一个线条的发光效果,并逐步解析代码,让你轻松掌握这个技巧。 准备工作 首先确保安装Manim社区版(ManimCE): pip install manim 实现的思路 要让线条 ...

记一次基于炉石传说的大数据分析作业

博主头像 1.前言 最近要做一个关于大数据分析的作业,煮包这边也是不知道从何下手,正在煮包无从下手之际,煮包也灵机一动,想到了主播天天玩的炉石传说,炉石传说有着大量数据结果和海量数据属实是适合大数据分析,但是这个选题也是十分冷门了,我看着班里都在做什么 电商大数据 就业大数据 主播也是想放弃了 但是后来想想也 ...

一文速通Python并行计算:10 Python多进程编程-进程之间的数据共享-基于共享内存和数据管理器

博主头像 Python多进程通信中,共享内存通过Value和Array实现高效数据共享,直接操作物理内存避免拷贝,需同步锁保证安全,支持数值、数组及自定义结构体(借助ctypes模块)。Manager则通过服务进程管理共享对象(如dict、list),支持更多数据类型但性能较低。共享内存适合高频小数据,Man... ...

『Plotly实战指南』--Plotly与Streamlit结合实战

博主头像 关于Streamlit的介绍,可参考《玩转Streamlit》系列 在当今数据驱动的时代,快速构建交互式工具并直观地将数据分析结果交付给用户,已成为数据应用开发的核心需求。 无论是企业内部的决策支持系统,还是面向公众的数据可视化平台,都需要一种高效且灵活的开发方式。 Plotly和Streamlit ...

Python 3.14 新特性盘点,更新了些什么?

Python 3.14.0 稳定版将于 2025 年 10 月正式发布,目前已进入 beta 测试阶段。这意味着在往后的几个月里,3.14 的新功能已冻结,不再合入新功能(除了修复问题和完善文档)。 3.14 正好是圈周率 π 的前几位,所以我们将要迎来的其实是一个“圆满”的版本 本文想梳理这个 ...

『Plotly实战指南』--Plotly与Pandas的深度融合

博主头像 在数据分析的世界中,数据处理与可视化是密不可分的两个环节。 Pandas作为Python数据处理的核心工具,以其强大的数据清洗、转换和分析能力,成为数据科学家和分析师的必备利器; 而Plotly则是交互式可视化的佼佼者,能够将复杂的数据以直观、动态的方式呈现出来。 当我们将Pandas与Plotly ...

Python中操作Neo4j图数据库

博主头像 驱动导入 要在Python中连接和操作Neo4j数据库,我们可以使用py2neo用于连接和操作Neo4j图数据库的高级客户端库。 它提供了面向对象的接口,使得Python程序员能够方便地与 Neo4j 数据库进行交互。 执行步骤 1、创建节点与关系(Relationship) 2、执行 Cypher ...

『Plotly实战指南』--在科学数据可视化中的应用(下)

博主头像 科学数据往往涉及多个维度,例如分子结构中的空间坐标、物理实验中的时间序列以及化学反应中的温度变化等。 传统的二维可视化方法已经难以满足这些复杂数据的展示需求。 而Plotly,作为一种强大的可视化库,凭借其支持 3D 可视化、动态交互以及跨学科兼容性的核心优势,成为了科学数据可视化的理想选择。 本文 ...

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