Python For Data Science Cheat Sheet Python数据科学备忘录 原地址：https://www.datacamp.com/community/data-science-cheatsheets

Python 3.10.16 版本，自己从源代码编译的 Windows x64安装包。没有带htmlhelp。

Python是一种广泛使用的高级编程语言，其语言设计注重代码的可读性和简洁性。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python的语法允许程序员用更少的代码行表达概念，与C++或Java等语言相比，Python让开发者能够以更快速的方式构建功能强大的应用程序。 版本3.10.19是Python 3.10系列中的一个更新，它为Python语言增添了一些新特性，并对现有功能进行了改进。这些更新使得Python语言更加完善，提高了其在处理复杂任务时的效率和可靠性。稳定版本的发布确保了在生产环境中使用Python的兼容性和性能。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，用于计算机视觉和图像识别领域，广泛应用于视频监控、自动驾驶和工业检测等场景。YOLOv8作为该系列的最新版本，通过引入更先进的算法和模型架构，提供了更快、更准确的目标检测能力。YOLOv8在处理速度和准确性方面相较于早期版本有了显著提升。 在机器学习和人工智能的发展历程中，Python语言扮演了重要角色。众多与数据科学、机器学习以及人工智能相关的库和框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras和Pandas等，都是用Python编写的，或者提供了Python接口。这使得Python成为数据科学领域最为流行的语言之一。 为了适应新的技术标准和保证软件系统的稳定运行，开发者必须对现有软件进行升级和适配，以确保它们能够在新的技术环境中继续发挥作用。对于机器学习模型如YOLOv8来说，将模型与最新且稳定的编程语言版本进行适配是保持其最佳性能的关键步骤。适配过程涉及代码迁移、测试和调优等多个环节，目的是确保模型在最新Python版本下能够无误差地运行，并且发挥出最好的性能。 此外，适配过程中可能还会涉及对依赖库的更新和优化，这不仅提高了应用程序的可靠性，还提升了用户体验。适配后的模型将更好地利用Python语言的新特性，从而为开发者提供更好的编程体验，同时确保模型的高效运行。 在实际应用中，适配工作需要遵循一定的标准和流程。通常，开发者会首先在隔离环境中进行初步适配，解决出现的基础性问题。经过一系列的测试，确保没有功能上的缺陷后，再将适配后的模型发布到正式环境中。在不断迭代和优化的过程中，适配工作确保了模型和语言版本的同步升级，为未来的技术革新打下了坚实的基础。 对于YOLOv8与Python 3.10.19的适配，意味着开发者现在可以利用YOLOv8的强大功能，结合Python语言最新版本的性能优势，来构建更为高效和智能的应用程序。这种适配不仅强化了YOLOv8在目标检测领域的领先地位，也推动了整个机器学习社区的发展。 开发者社区对于新版本的Python和机器学习模型的适配反应积极。在适配过程中，社区成员会分享经验、讨论最佳实践，并帮助解决在适配过程中遇到的问题。这进一步促进了技术的交流和知识的传播，推动了整个行业的发展。

windwos环境下python 3.10系列64位安装包，仅推荐个人学习、开发、娱乐或者测试环境下使用。

《用伤寒论数据研究学习Python和Pandas》 在数据科学领域，Python与Pandas是两个不可或缺的工具。Python是一种高级编程语言，以其简洁、易读的语法和丰富的库支持，深受数据分析师和科学家的喜爱。Pandas则是Python中一个强大的数据分析库，它提供了高效的数据结构，如DataFrame和Series，使得数据清洗、处理和分析变得更加简单。 在这个项目中，“用伤寒论数据研究学习Python和Pandas”，我们将会看到如何利用Python和Pandas来对中医经典著作《伤寒论》中的数据进行深入分析。《伤寒论》是中国古代医学的重要文献，其中记载了大量关于疾病诊断和治疗的信息，这些数据可以为我们提供一个独特的研究视角。 我们需要了解Python的基础知识。Python支持多种数据类型，包括整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等。此外，它还拥有强大的控制流程（如if语句、for循环和while循环）以及函数和类的概念，这些都是进行数据处理时必备的基础。 然后，我们需要熟悉Pandas库。Pandas的DataFrame对象是二维表格型数据结构，它可以存储许多不同类型的数据，并提供了丰富的统计方法和操作功能。Series是一维数据结构，可以看作是有索引的数组。通过Pandas，我们可以方便地导入和导出数据，进行数据清洗，例如处理缺失值、重复值，以及数据转换和重塑。 在处理《伤寒论》的数据时，我们可能会遇到文本处理的问题，比如分词、去停用词、词性标注等。Python的nltk和jieba库可以在这方面提供帮助。nltk是英文自然语言处理的库，而jieba是用于中文分词的库，它们可以帮助我们将文本数据转化为可分析的形式。 接下来，我们可以运用Pandas进行数据探索性分析（EDA）。这包括计算各种统计量，绘制图表，找出数据的分布特征和潜在关联。例如，我们可以通过分析《伤寒论》中不同病症出现的频率，理解疾病的分布情况。 此外，Python的可视化库matplotlib和seaborn可以帮助我们将数据结果以图形化的方式呈现出来，便于理解和解释。通过创建柱状图、饼图、散点图等，我们可以更直观地观察数据的模式和趋势。 在具体操作上，我们可能需要将《伤寒论》的文本数据进行预处理，如去除标点符号、数字，进行词干提取等，以便进行后续的分析。接着，我们可以利用Pandas的groupby、merge和pivot_table等功能，进行数据的聚合、合并和转换。对于关联性分析，我们可以使用corr()函数计算相关系数，或者使用pairplot()生成双变量的散点图矩阵。 基于这些分析结果，我们可以尝试建立简单的模型，比如分类或回归模型，预测疾病的发展或治疗效果。Python的scikit-learn库提供了丰富的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，适用于这样的任务。 通过这个项目，不仅可以深入学习Python和Pandas在数据处理中的应用，还可以对中国传统医学的宝贵数据进行挖掘，从中获取新的洞见。这个过程不仅锻炼了我们的编程技能，也让我们更好地理解了《伤寒论》这部经典著作的内涵。

《遗传算法在飞机设计中的应用：GA-airplane-designer程序详解》 在现代航空工业中，飞机设计是一项复杂且精密的工作，涉及到空气动力学、结构工程、材料科学等多个领域的知识。近年来，随着计算机技术的发展，一种名为遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的优化方法被广泛应用到飞机设计领域，大大提升了设计效率和设计质量。本文将详细解析一款名为"GA-airplane-designer"的程序，该程序利用遗传算法进行飞机设计优化。 遗传算法是受生物进化过程启发的一种全局优化算法，它模拟了自然界中的物种进化过程，包括选择、交叉和变异等操作。在"GA-airplane-designer"程序中，遗传算法被用来解决飞机设计中的多目标优化问题，例如最小化阻力、最大化升力、优化燃油效率等。 我们来看程序的输入部分。"GA-airplane-designer"接受一系列可能的发动机模型、翼型数据以及飞机几何形状参数作为初始种群。这些数据可以来源于现有的飞机设计或由用户自定义，提供了设计的多样性和灵活性。发动机模型通常包括推力、燃油消耗率等关键性能指标；翼型数据则涉及翼展、翼厚、翼弦等参数，影响飞机的气动特性；几何形状参数如机身长度、机翼位置等决定了飞机的整体布局。 接下来是遗传算法的核心步骤。适应度函数是衡量设计方案优劣的关键，它根据飞机设计的目标来评估每个个体（即一套设计方案）。在这个程序中，适应度函数可能包括了阻力、升力、重量、燃油效率等多个因素的综合评价。通过迭代优化，遗传算法不断筛选出性能更优的方案，并通过交叉和变异操作生成新的设计组合，逐步逼近全局最优解。 "GA-airplane-designer"的实现语言为Python，这使得它具有良好的可读性、易扩展性和跨平台性。Python丰富的库资源，如NumPy用于数值计算，SciPy用于优化，以及matplotlib用于结果可视化，都为程序的开发提供了便利。 在"GA-airplane-designer-master"压缩包中，包含了程序的源代码、数据文件、说明文档等相关资源。用户可以通过阅读源代码了解遗传算法在飞机设计中的具体实现细节，也可以运行程序对特定的飞机设计问题进行求解。 "GA-airplane-designer"是一款利用遗传算法进行飞机设计优化的创新工具，它以Python为基础，融合了生物学的智慧与现代计算技术，为航空工程师提供了一种高效、灵活的解决方案。随着技术的不断发展，我们可以期待更多类似的工具出现，进一步推动航空设计领域的进步。

客户遇到由于证书过期问题导致vCenter突然无法登录，这里做一个汇总。（也适用于vCenter 7.x） 证书已过有效期的问题。vCenter 的证书在安装部署时，⼀般是默认10 年的，vCenter 6.5 以后的部分版本存在证书只有2 年有效期的问题。 主要是验证两类证书：一类是STS证书（参考第一和第二），还一类是其他证书（参考第三和第四）。 解决办法： 一、验证是否因为STS证书原因导致。 1、从KB79248 的网页下载一个Python 的小程序checksts.py（文末有下载） 2、上传到vCenter Server 或外部的PSC。上传到VCSA 的/tmp 目录，或者Windows Server 的%TEMP%目录。（如果使用工具无法连接，可以将 shell 更改为 bash shell 来使用 SCP，命令如下：chsh -s/bin/bash root） 3、进到/tmp 目录：cd /tmp 4、运行 python checksts.py 可以看到证书的有效期，如果过期了，继续往下更新证书。

该程序是一个基金监控工具，具有图形用户界面（GUI），使用Python的tkinter库构建。主要功能包括： 基金数据监控：通过基金代码（如"000001"）实时获取基金的单位净值、盘中估值、涨跌幅等信息。 持有金额和收益计算：用户可以输入持有金额，程序会自动计算收益和收益率。 基金列表管理：可以添加或删除基金，并保存到本地文件（funds.json）中。 收益曲线图：使用matplotlib绘制总收益金额随时间变化的趋势图，时间以北京时间显示。 新闻抓取：每只基金会抓取相关新闻（通过东方财富网），并在界面中显示，双击可以打开新闻链接。 自动刷新：每隔一定时间（默认为1秒）自动刷新基金数据，新闻数据每5次刷新更新一次。 程序运行后，用户可以在界面顶部输入基金代码和持有金额，点击“添加基金”将其加入监控列表。监控列表以表格形式展示，包括代码、名称、单位净值、估值、涨跌幅、持有金额、收益、收益率和状态。双击持有金额可以修改。下方有收益曲线图，以及新闻展示区域。程序关闭时会自动保存基金列表。

【内容概要】 本程序是一款基于Python编写的微信机器人，可用于实现自动回复、关键词回复等功能，让用户在不同场景下更加方便快捷地使用微信。 【适合人群】 该程序适合小白学习源码，也适合需要经常使用微信进行沟通、交流的人群，尤其适用于需要管理多个微信账号或需要定制化个性化回复的用户。 【用途】 通过本程序，用户可以自定义关键字和对应回复，支持自动识别消息类型，从而实时快速地回复微信好友的消息。此外，用户还可以设置定时发送、自动接受好友申请等功能，更加高效地管理微信。 【建议】 为了获得更好的使用体验，请确保你的微信账号已登录到安装了程序的设备上，并设置好微信相关的权限。同时，我们建议所有操作均应遵守微信官方的相关规定，以避免不必要的风险和麻烦。

"利用Python代码实现MEMD多元经验模态分解算法：解析多变量信号并提取本征模态函数IMF",MEMD 多元经验模态分解 Python代码 MEMD是一种多元经验模态分解算法，是EMD从单个特征到任意数量特征的拓展，用于分析多变量信号并提取其本征模态函数（IMF）。 这段代码能够帮助您执行MEMD分解，并提取多个IMF，从而更好地理解您的多元时间序列数据。 代码功能： 实施MEMD算法，读取EXCEL并提取多元时间序列的IMFs。 可指导替数据。 可视化分解结果，每个特征的分量用不用颜色表示，以便分析和进一步处理。 ,MEMD; 多元经验模态分解; Python代码; 算法; 读取EXCEL; IMFs提取; 替换数据; 可视化分解结果。,Python代码：MEMD多元经验模态分解算法实现及可视化