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Python并发编程 – 调试线程应用程序

喔28阅读(9)

在本章中,我们将学习如何调试线程应用程序。也将学习调试的重要性。 调试是什么? 在计算机编程中,调试是查找和消除计算机程序中的错误,错误和异常的过程。 这个过程在代码被写入后立即开始,并且随着代码与其他编程单元组合以形成软件产品而连续进行。...

Python并发编程 – 基准和性能分析

啊Q阅读(10)

在本章中,我们将学习基准测试和分析如何帮助解决性能问题。 假设我们已经编写了一个代码,并且它也给出了期望的结果,但是如果想要更快地运行此代码,因为需求已经发生了变化。 在这种情况下,需要找出代码的哪些部分正在减慢整个程序。 在这种情况下,基...

Python并发编程 – 线程池

田田阅读(5)

假设我们必须多线程任务创建大量线程。 由于线程太多,因此可能会有很多性能问题,这在计算上会是最昂贵的。 一个主要问题可能是吞吐量受限。 我们可以通过创建一个线程池来解决这个问题。 一个线程池可以被定义为一组预先实例化和空闲的线程,它们随时可...

Python并发编程 – 进程池

无卤阅读(8)

进程池可以像创建和使用线程池一样创建和使用。 进程池可以被定义为一组预先实例化和空闲的进程,它们随时可以开始工作。 当我们需要执行大量任务时,创建进程池优于为每个任务实例化新进程。 Python模块 – Concurrent.f...

Python并发编程 – 多进程

阿喜阅读(10)

在本章中,我们将更多地关注多处理和多线程之间的比较。 多进程 在一台计算机系统中使用两个或多个CPU单元。 通过利用计算机系统中可用的全部CPU核心,这是最好的方法来充分利用我们的硬件。 多线程 这是CPU通过同时执行多个线程来管理操作系统...

Python并发编程 – 进程间通信

中天阅读(8)

进程间通信表示进程之间的数据交换。 为了开发并行应用程序,需要在进程间交换数据。 下图显示了多个子过程之间同步的各种通信机制 – 各种通信机制 在本节中,我们将了解各种通信机制。 机制如下所述 – 队列队列可以用于多...

Python并发编程 – 事件驱动程序

啊Q阅读(14)

事件驱动程序侧重于事件。 最终,程序的流程取决于事件。 到目前为止,我们正在处理顺序或并行执行模型,但具有事件驱动编程概念的模型称为异步模型。 事件驱动的编程依赖于一直监听新来的事件的事件循环。 事件驱动编程的工作取决于事件。 一旦事件循环...

Python并发编程 – 反应式编程

丹青阅读(13)

反应式编程是处理数据流和变化传播的编程范例。 这意味着,当数据流由一个组件发出时,更改将通过反应式编程库传播到其他组件。变化的传播将持续到最终的接收者。 事件驱动和反应式编程的区别在于,事件驱动式编程围绕事件展开,反应式编程围绕着数据展开。...

Matplotlib 配置环境

田田阅读(10)

Matplotlib及其依赖包在标准Python包存储库中以wheel包的形式提供,可以使用pip包管理器将Matplotlib安装在Windows,Linux以及MacOS系统上。参考以下命令: # Filename : example....

Matplotlib 教程

阿喜阅读(12)

Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。 它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图。 它提供了一个面向对象的API,有助于使用Python GUI工具包(如PyQt,WxPythonotTkinter)在应...

Matplotlib Anaconda

牛青阅读(6)

Anaconda是Python和R编程语言的免费开源发行版,用于大规模数据处理,预测分析和科学计算。 该分发使包管理和部署变得简单容易。 Matplotlib和许多其他有用的(数据)科学工具构成了分发的一部分。 包版本由包管理系统Conda...

Matplotlib Jupyter

bigao阅读(8)

Jupyter是一个松散的缩写,意思是Julia,Python和R.这些编程语言是Jupyter应用程序的第一个目标语言,但是现在,Jupyter技术还支持许多其他语言。 2001年,费尔南多·佩雷斯开始开发Ipython。IPython是...

Matplotlib Pyplot API

牛青阅读(7)

下面是一个带有.ipynb扩展名的新无标题笔记本(代表IPython笔记本)显示在浏览器的新选项卡中。 matplotlib.pyplot是命令样式函数的集合,使Matplotlib像MATLAB一样工作。每个Pyplot功能都会对图形进行...

Matplotlib 简单画图

中天阅读(10)

在本章中,我们将学习如何使用Matplotlib创建一个简单图。假设要在Matplotlib中显示一个简单的角度线图,以弧度为单位,与正弦值相对应。首先,导入Matplotlib包中的pyplot模块,并使用别名为plt。 # Filena...

Matplotlib pylab模块

阿喜阅读(14)

PyLab是Matplotlib面向对象绘图库的过程接口。Matplotlib是整个包; matplotlib.pyplot是Matplotlib中的一个模块; 它和PyLab是一个与Matplotlib一起安装的模块。 PyLab是一个非...

Matplotlib 面向对象接口

嘿哈阅读(14)

虽然使用matplotlib.pyplot模块很容易快速生成绘图,但建议使用面向对象的方法,因为它可以更好地控制和自定义绘图。matplotlib.axes.Axes类中也提供了大多数函数。 使用更正式的面向对象方法背后的主要思想是创建图形...

Matplotlib Figure类

丹青阅读(7)

matplotlib.figure模块包含Figure类。它是所有plot元素的顶级容器。通过从pyplot模块调用figure()函数来实例化Figure对象 – # Filename : example.py # Copyr...

Matplotlib Axes类

啊Q阅读(10)

Axes对象是具有数据空间的图像区域。给定的图形可以包含许多轴,但给定的Axes对象只能在一个图中。轴包含两个(或在3D情况下为三个)Axis对象。Axes类及其成员函数是使用OO接口的主要入口点。 通过调用add_axes()方法将Axe...

Matplotlib Multiplots

丹青阅读(7)

在本章中,我们将学习如何在同一画布上创建多个子图。 subplot()函数返回给定网格位置的axes对象。此函数的签名是 – # Filename : example.py # Copyright : 2020 By Nhooo...

Matplotlib subplots()函数

牛青阅读(10)

Matplotlib的pyplot API有一个称为subplots()的便捷函数,它充当实用程序包装器,并在单个调用中帮助创建子图的公共布局,包括封闭的图形对象。函数的原型如下: # Filename : example.py # Cop...

Matplotlib subplot2grid()函数

喔28阅读(9)

Matplotlib subplot2grid()函数在网格的特定位置创建轴对象提供了更大的灵活性。它还允许轴对象跨越多个行或列。 # Filename : example.py # Copyright : 2020 By Nhooo # ...

Matplotlib 网格

丹青阅读(11)

axes对象的grid()函数将图中网格的可见性设置为on或off。还可以显示网格的主要/次要(或两者)刻度。另外,可以在grid()函数中设置color,linestyle和linewidth属性。 参考以下示例代码 – # ...

Matplotlib 格式化轴

丹青阅读(12)

Matplotlib格式化轴详细操作教程 有时候一个或几个点比大量数据大得多。在这种情况下,轴的比例需要设置为对数(log)而不是正常比例。这是对数标度。在Matplotlib中,可以通过将axes对象的xscale或vscale属性设置为...

Matplotlib 设置限制

丹青阅读(20)

Matplotlib自动到达要沿着图的x,y(以及3D图的情况下为z轴)轴显示的变量的最小值和最大值。但是,可以使用set_xlim()和set_ylim()函数显式设置限制。 在下图中,显示了x和y轴的自动缩放限制 – # F...

Matplotlib 刻度

田田阅读(13)

刻度是表示轴上数据点的标记。到目前为止,Matplotlib在我们之前的所有实例中都自动接管了轴上间隔点的任务。Matplotlib的默认刻度定位器和格式化器在很多常见情况下通常都足够了。可以明确提及刻度线的位置和标签以满足特定要求。 xt...

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