随笔分类 -  常用的库

Qt 之 Graphics View Framework 简介
摘要：Graphics View Framework 交互式 2D 图形的 Graphics View 框架概述。自 Qt4.2 中引入了 Graphics View，以取代其前身 QCanvas。Graphics View 提供了一个用于管理和交互大量的可定制的 2D 图形项与用于可视化这些项的 Vie 阅读全文
posted @ 2020-08-01 11:14 xinet 阅读(4104) 评论(0) 推荐(3)
Matlab 也很强大！
摘要：一、实时编辑器 所创建的脚本不仅可以捕获代码，还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进，并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。 一般以 为后缀。 二、App Designer App Designer 让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的应用程序。拖放可视化组 阅读全文
posted @ 2018-11-04 21:16 xinet 阅读(1489) 评论(0) 推荐(1)
NetworkX 使用（三）
摘要："官方教程" "博客：NetworkX" "NetworkX 使用（二）" "Introduction to Graph Analysis with NetworkX" Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib ![ 阅读全文
posted @ 2018-08-06 15:56 xinet 阅读(2499) 评论(0) 推荐(0)
NetworkX 使用（二）
摘要："官方教程" "博客：NetworkX" Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib 节点 NodeView((1,)) NodeView((1, 2, 3)) 是一个有 $10$ 个节点的链状图，即有 $n$ 个节点 阅读全文
posted @ 2018-08-06 14:33 xinet 阅读(1391) 评论(0) 推荐(0)
NetworkX
摘要：1 基础教程 常用网站： 官方文档 Github (latest development) NetworkX官方介绍： NetworkX (NX) is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structu 阅读全文
posted @ 2018-08-05 22:31 xinet 阅读(2854) 评论(0) 推荐(0)
创建 python 虚拟环境
摘要：conda 创建环境 可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与 的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的 python 并可以快速切换。 的设计理念—— 将几乎所有的工具、第三方包都当做 package 对待，甚至包括 python 和 conda 自 阅读全文
posted @ 2018-06-22 19:21 xinet 阅读(6974) 评论(0) 推荐(0)
python 与 matlab 混编
摘要："用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门" "安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API" Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及P 阅读全文
posted @ 2018-06-11 23:10 xinet 阅读(10938) 评论(0) 推荐(1)
matplotlib 中文显示 的问题
摘要：第一种方法 ![output_2_0.png 14.8kB][1] 第二种方法 ![output_2_0.png 14.8kB][1] [1]: http://static.zybuluo.com/xinet/mmp9weg72xlhod52b1kh80ut/output_2_0.png 阅读全文
posted @ 2018-06-09 15:58 xinet 阅读(337) 评论(0) 推荐(0)
在 Pandas 中更改列的数据类型
摘要：0 object 1 object 2 object dtype: object 数据框 （data.frame）是最常用的数据结构，用于存储二维表（即关系表）的数据，每一列存储的数据类型必须相同，不同数据列的数据类型可以相同，也可以不同，但是每列的行数（长度）必须相同。数据框的每列都有唯一的名字， 阅读全文
posted @ 2018-06-03 20:00 xinet 阅读(40286) 评论(0) 推荐(0)
NumPy 新知
摘要：array([0, 1, 2, 3, 4]) 增加一个维度： False (array([[0], [1], [2], [3], [4]]), array([[0], [1], [2], [3], [4]])) numpy.ndarray (4,) 3 4 2.5 (2, 2) 4 array([3 阅读全文
posted @ 2018-01-21 18:56 xinet 阅读(337) 评论(0) 推荐(0)
NumPy
摘要：Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。 阅读全文
posted @ 2017-09-10 12:32 xinet 阅读(460) 评论(0) 推荐(0)