Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...让我们看看如何使用和添加一些常用的小部件。 按钮 这个小部件向绘图添加了一个简单的按钮小部件。 我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。...下一节我们继续谈第四个库—— Plotly Python 进行数据可视化系列汇总 使用 Python 进行数据可视化之Matplotlib 使用 Python 进行数据可视化之Seaborn 使用 Python...进行数据可视化之Bokeh 使用 Python 进行数据可视化之Plotly
在数据科学和数据分析领域，数据可视化是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解数据、发现模式和趋势。Python作为一种流行的数据科学工具，拥有多种数据可视化库。...本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库，探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...它的设计理念是简单性和一致性，使用者只需通过简单的Python语法即可创建复杂的可视化图表，而无需深入了解底层的绘图细节。...使用Bokeh的circle方法添加散点数据，并指定图例标签、颜色和大小。 最后调用show函数显示图表。...通过以上示例和比较，我们可以看出，Bokeh和Altair都是功能强大的Python可视化库，它们各有优劣，选择合适的库取决于具体的需求和个人偏好。
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。...Bokeh 中的绘图比其它一些绘图库要复杂一些，但付出的额外努力是有回报的。Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图，又能让你详细控制交互性如何工作。...image.png 制作多条形图 在我们继续之前，请注意你可能需要调整你的 Python 环境来让这段代码运行，包括以下： 运行最新版本的 Python （在 Linux、Mac 和 Windows...变量 @y 和 @x 是指你传入 ColumnDataSource 的变量。你还可以使用一些其他的值。例如，光标在图上的位置由 $x 和 $y 给出（与 @x 和 @y 没有关系）。...下面是结果： 借助 Bokeh 的 HTML 输出，将绘图嵌入到 Web 应用中时，你可以获得完整的交互体验。你可以在这里把这个例子复制为 Anvil 应用（注：Anvil 需要注册才能使用）。
传统的基于静态内容的爬虫技术往往无法直接获取这些动态加载的数据。本文将探讨如何使用Python来处理JavaScript动态加载的内容，并提供详细的实现代码过程。...# 关闭浏览器driver.quit()使用API请求处理动态内容除了使用Selenium外，另一种处理动态内容的方法是直接请求加载数据的API。...查找XHR或Fetch请求，这些请求通常包含了动态加载的数据。分析这些请求的URL和参数，然后在Python中模拟这些请求。...Pyppeteer处理动态内容Pyppeteer是一个Python库，它提供了一个高级的接口来控制无头版Chrome。...在实际应用中，开发者应根据目标网站的特点和需求选择合适的方法。随着技术的不断发展，我们也需要不断学习和适应新的工具和方法，以保持在数据获取领域的竞争力。
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。 安装Matplotlib和Seaborn 首先，确保你已经安装了Matplotlib和Seaborn库。...实际应用示例：舆情分析的交互性可视化 让我们通过一个实际的应用场景，结合Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly，来展示如何创建一个交互性的舆情分析可视化。...总结 本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化，并深入探讨了一系列主题，涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面...交互性和动态可视化： 介绍了Bokeh和Plotly这两个强大的交互性可视化库，展示了如何创建动态可视化和交互性图表，以更灵活地与数据进行互动。
推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：通过sklearn下载机器学习所用数据集 1简介 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...fetch_20newsgroups 返回一个能够被文本特征提取器接受的原始文本列表，fetch_20newsgroups_vectorized 返回将文本使用tfidf处理后的特征矩阵。...人脸验证和人脸识别都是基于经过训练用于人脸检测的模型的输出所进行的任务。 这个数据集可以通过两个方法来下载：fetch_lfw_pairs 和 fetch_lfw_people。...fetch_lfw_people用于加载人脸验证任务数据集（每个样本是属于或不属于同一个人的两张图片）。...fetch_lfw_people 用于加载人脸识别任务数据集（一个多类分类任务(属于监督学习)， 数据原地址： http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 4.5下载 mldata.org
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python...Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上的流程。 ?...正如你所看到的，Bokeh捆绑了多种语言（Python， R， lua和Julia）。...我主要使用QlikView和Tableau进行数据可视化，用SAS和Python来做预测分析和数据分析。我几乎没有用过JavaScript。...现在，有了Bokeh，我就可以继续使用Python，并且快速创建这些原型。
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...Op节点从图中剥离掉； 使用tf.train.writegraph保存图，这个图会提供给freeze_graph使用； 再使用freeze_graph重新保存到指定的文件里； 0x02 DIN代码 因为...，我们在加载之后，打印出图中对应节点： graph = load_graph('....0989464105B00B01691C14778097321608442845 BooksLiterature & FictionBooksBooks 验证代码如下，其中feed_dict如何填充
Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它提供了丰富的功能，使得在浏览器中呈现交互式图表和大规模数据集变得轻而易举。...你可以通过以下命令使用 pip 安装：pip install bokeh示例代码让我们通过一个简单的示例来了解如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化。...避免过多的数据点: 当处理大规模数据时，尽量避免在图表中显示过多的数据点，这会导致性能下降和图表加载时间过长。可以考虑对数据进行采样或者聚合。...总结通过本文的介绍和示例，我们了解了如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践。...首先，我们学习了如何使用 Bokeh 创建静态图表，并通过示例代码演示了如何绘制折线图并将其输出到 HTML 文件中。
使用上述组件加载器异步加载其他模块非常简单，主要通过loadComponent函数或componentLoader实例的loadComponent方法来实现。...以下是详细的使用步骤和示例：基本使用方法假设我们有一个需要异步加载的模块 ....预加载模块在空闲时间预加载可能需要的模块，提升用户体验：// 页面加载完成后，在空闲时预加载可能需要的模块window.addEventListener('load', () => { // 使用requestIdleCallback....default访问默认导出（如果模块使用默认导出）缓存机制：同一个模块名第二次加载时会直接使用缓存，不会重复请求错误处理：始终使用try/catch捕获加载过程中可能出现的错误（网络错误、模块不存在等...）加载状态：可以通过componentLoader.isComponentLoaded(componentName)检查模块是否已加载通过这种方式，你可以有效地实现代码分割和按需加载，显著提高大型应用的初始加载速度
本文向您介绍两种访问谷歌Gemini语言模型的途径:Vertex AI和Google AI Studio，并详细阐述每种方法的使用入门指南。...在这篇文章中，我将带领大家了解如何访问这个模型。 有两种方式可以访问 Gemini:Vertex AI 和 Google AI Studio。...文本生成和聊天补全的关键区别在于能够在历史记录列表中维护对话历史。传递历史记录列表可以自动为模型提供上下文。它甚至可以保存到本地磁盘并加载以接上同一线程。...$ export GOOGLE_API_KEY=YOUR_API_KEY 您需要一个不同的 Python 模块通过 AI Studio 访问模型。...下面的代码使用 count_tokens 方法和 usage_metadata 属性将提示和 LLM 响应转换成可计费令牌。
通过ajax的方式从服务器获取然后再添加到DOM中，于是我们无法单纯从页面对应的html中获取，我通过搜索发现，网上对应的解决办法是分析那一段js代码负责获取这些数据，然后通过类似逆向工程的方式研究它如何构造...如何才能简单方便的获取动态加载的数据呢。...经过一番调查，我们发现一个叫selenium的控件能通过代码动态控制浏览器，例如让浏览器加载特定页面，让浏览器下拉页面，然后获取浏览器中加载页面的html代码，于是我们可以使用它来方便的抓取动态页面数据...gl-i-wrap"}) print(len(info_divs)) #这里输出结果为60 这样我们就可以读取所有页面上显示的商品价格信息了，这种方法比通过解析js代码然后逆向构造http请求去获取页面动态加载的数据要简单方便和省事得多...更详细的讲解和调试演示请点击’阅读原文‘查看视频
Swift如何和OC使用Get方法实现懒加载 我们在OC里面为了代码简单并且保证用到变量时候一定存在，并且只有使用才加载来提升性能。...CGRect.zero) view.backgroundColor = UIColor.lightGray return view }() 这样我们就可以Swift实现之前在OC里面的懒加载方法
引言 在网络爬虫开发中，超时（Timeout）和延迟加载（Lazy Loading）是两个常见的技术挑战。 超时问题：如果目标服务器响应缓慢或网络不稳定，爬虫可能会长时间等待，导致效率低下甚至崩溃。...延迟加载问题：许多现代网站采用动态加载技术（如Ajax、无限滚动），数据不会一次性返回，而是按需加载，传统爬虫难以直接获取完整数据。...本文将介绍如何在Python爬虫中优雅地处理超时和延迟加载，并提供完整的代码实现，涵盖**Python的**requests**库允许在...HTTP请求中设置超时参数： import requests url = "https://example.com" try: # 设置连接超时（connect timeout）和读取超时（read
引言在网络爬虫开发中，超时（Timeout）和延迟加载（Lazy Loading）是两个常见的技术挑战。●超时问题：如果目标服务器响应缓慢或网络不稳定，爬虫可能会长时间等待，导致效率低下甚至崩溃。...本文将介绍如何在Python爬虫中优雅地处理超时和延迟加载，并提供完整的代码实现，涵盖requests、Selenium、Playwright等工具的最佳实践。2....2.2 使用requests设置超时Python的requests库允许在HTTP请求中设置超时参数：import requestsurl = "https://example.com"try:...# 设置连接超时（connect timeout）和读取超时（read timeout） response = requests.get(url, timeout=(3, 10)) # 3秒连接超时...3.2 使用Selenium模拟浏览器行为Selenium可以模拟用户操作，触发动态加载：from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by
python中any()和all()如何使用 和 对于检查两个对象相等时非常实用，但是要注意， 和 是python内置函数，同时numpy也有自己实现的 和 ，功能与python内置的一样，只不过把...因为python内置的对高于1维的 没法理解，所以numpy基于的计算最好用numpy自己实现的 和 。 本质上讲， 实现了或(OR)运算，而 实现了与(AND)运算。...伪代码(其实是可以运行的python代码，但内置的all是由C写的)实现方式： python的模块由两类语言开发，一类为纯python，一类为编译型语言，比如C/C++/Fortran。...绝大多数标准库由纯python开发，这是由于python语言具有简洁性及短的开发周期。...对于有些模块，通常是关乎运行性能的，一般都由编译型语言开发，比如 模块和for循环N多层的线性代数等模块。所以无法通过 方法获得源码，通常会抛出一个 异常。
封面图.jpg 问题 因为需要加载一个 近 1G 的字典到Hanlp中，一开始使用了CustomDictionay.add() 方法来一条条的加载，果然到了中间，维护DoubleArraTre 的成本太高...后来尝试直接加载了1G 的字典，显然更不行。 思路 阅读了Hanlp的部分源码，也请教了原作者一部分问题，就打算从源码入手。...初步想法大概是将原始字典 split 成多份，然后分别将多份的小字典 训练成 多个小的.bin 文件，再完整的加载到内存中，基于的原则则是：加载两个10M的字典的消耗比一个20M的要小。...然后又优化了一部分，现在加载一个大概1G的字典，占内存约3g+ ，已经可以使用了。...3 修改Segment.java里面的combineByCustomDictionary 函数，源码中只有一个dat， 这里我们需要选择我们容器中其中某一个dat作为要匹配使用，之前使用的方案是，遍历所有的
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用...IDEA来加载老旧的Spark项目。...Java的版本 这里由于要是用Scala所以必须使用 Version 1.8+，关于如何修改版本这里不赘述。...当我们有这样的错误的时候，其实还是可以使用spark计算框架的，不过当我们使用saveAsTextFile的时候会提示错误，这是因为spark使用了hadoop上hdfs那一段的程序，而我们windows...然后再path中添加 %HADOOP_HOME%bin和%HADOOP_HOME%sbin 第四步：找一找可以使用的重新编译的winutils兼容工具插件包，这个可以在这里下载： 第五步：下载完以后在我们
但是，不要让这个名称愚弄您：您可以在Python中使用JSON（而不仅仅是JavaScript）作为存储数据的简便方法，本文将演示如何入门。...但是，如果您熟悉Python，您可能会注意到，这个示例JSON代码看起来非常像Python字典。 实际上，两者非常相似：如果您熟悉Python列表和字典，那么JSON很适合您。...虽然您以前可能曾使用自定义文本配置文件或数据格式，但JSON为您提供了结构化的递归存储，而Python的JSON模块提供了将这些数据传入和传出应用程序所需的所有解析库。...您可以随意添加，删除和更新它们包含的数据。 此格式是应用程序经常使用的数据的理想存储。...代码示例中的print语句演示了如何使用数据。 在dict键上复合dict键可能会造成混淆，但是，只要您熟悉自己的数据集，或者可以读取JSON源以获取其心智图，那么逻辑就有意义。
安装依赖 请注意，使用的是 Python 3.9.0 版本。建议使用 3.9 及以上版本。 通过执行以下命令创建并激活虚拟环境。...python -m venv venv source venv/bin/activate #for ubuntu venv/Scripts/activate #for windows 使用以下命令安装依赖项...print(response.text) 请使用以下命令来运行这段代码。 python app.py GenerativeModel.generate_content() 函数用于生成响应。...我们使用 PIL 库加载目录中的图像。...生成文本和安全性：通过示例代码展示了如何使用 Gemini 模型生成文本响应，并且模型内置的安全功能可以防止不当查询，如入侵电子邮件或制造武器的请求。
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