conda

python实现进度条—查看代码运行进度 一、前言 \quad \quad 有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候，为了便于观察处理进度，这时候就需要通过进度条将处理情况进行可视化展示，以便我们能够及时了解情况。这对于第三方库非常丰富的Python来说，想要实现这一功能并不是什么难事。 \quad \quad tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题，可以实时输出处理进度而且 占用的CPU资源非常少 ，支持 循环处理 、 多进程 、 递归处理 、还可以结合 linux的命令 来查看处理情况，等进度展示。 我们先来看一下进度条的效果。 from tqdm import tqdm for i in tqdm ( range ( int ( 9e6 ) ) ) : pass 可以看到，当我们的代码的运行需要较长时间时，进度条可以很好的帮助我们了解整个代码的运行进度。 1、安装 tqdm的安装十分简单，只需要通过pip或conda就可以安装。 2、pip安装 pip install tqdm 3、conda安装 conda install - c conda - forge tqdm 二、tqdm相关操作 1、迭代对象处理 对于可以 迭代的对象 都可以使用下面这种方式，来实现可视化进度，非常方便。 from tqdm import tqdm import time for i in

sklearn决策树可视化时报错（graph.write_png()），出错原因是没有安装GraphViz's executables。Graphviz不是一个python tool，仍然需要安装GraphViz's executables.下载链接 http://www.graphviz.org/download/ win64具体下载链接： https://www2.graphviz.org/Packages/development/windows/10/cmake/Release/x64/ 对于一般IDE环境下安装后需要将Graphviz的bin路径添加到环境变量Path中，对于虚拟环境，例如conda，需要将bin路径下的内容拷贝到虚拟环境下的Library目录下（重复不覆盖）。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/dong706/blog/4710199

https://amazonaws-china.com/blogs/machine-learning/using-deepchem-with-amazon-sagemaker-for-virtual-screening/ Virtual screening is a computational methodology used in drug or materials discovery by searching a vast amount of molecules libraries to identify the structures that are most likely to show the target characteristics. It is becoming a ground-breaking tool for molecular discovery due to the exponential growth of available computer time and constant improvement of simulation. Deep learning technologies are widely used in this computational virtual compound screening, and such

作者|ISHA5 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 从开始从事数据可视化工作的那一天起，我就爱上它了。我总是喜欢从数据中获得有用的见解。 在此之前，我只了解基本图表，例如条形图，散点图，直方图等，这些基本图表内置在tableau中，而Power BI则用于数据可视化。通过每天完成此任务，我遇到了许多新图表，例如径向仪表盘，华夫图等。 因此，出于好奇，最近我正在搜索数据可视化中使用的所有图表类型，这些词云引起了我的注意，我发现它非常有趣。直到现在，看到这个词云图像迫使我认为这些只是随机排列的图像，这些单词是随机排列的，但是我错了，而且一切都从这里开始。之后，我尝试使用Tableau和Power BI中的少量数据制作词云。在成功尝试之后，我想通过编写条形图，饼图和其他图表的代码来尝试使用它。 词云是什么？ 定义：词云是一个简单但功能强大的可视化表示对象，用于文本处理，它以更大，更粗的字母和不同的颜色显示最常用的词。单词的大小越小，重要性就越小。 标签云的用途 1） 社交媒体上的热门标签 （Instagram，Twitter）： 全世界，社交媒体都在寻找最新更新的趋势，因此，我们可以获取人们在其帖子中使用最多的标签。 2） 媒体中的热门话题 ： 分析新闻报道，我们可以在头条新闻中找到关键字，并提取出前n个需求较高的主题，并获得所需的结果，即前n个热门媒体主题。