Python领域优质萌新学习笔记

Matplotlib坐标轴样式调整指南 本文介绍了Matplotlib中调整坐标轴刻度和轴线样式的多种方法。对于刻度线调整，推荐使用tick_params()函数，可单独控制主次刻度的宽度、长度和颜色，支持面向对象和全局配置方式。轴线粗细可通过spines对象设置，支持单独调整各边轴线和隐藏特定轴线。两种调整都提供了全局默认设置选项(rcParams)。完整示例演示了如何组合使用这些方法，包括启用次刻度、设置网格线等注意事项。建议将刻度线和轴线宽度设为1.5-3磅，使用深色以确保打印清晰度。这些方法使科研图

Matplotlib 轴标题与刻度字号调整方法摘要 轴标题调整 xlabel()/ylabel()：直接设置字号（fontsize=14） rcParams全局设置：plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14 面向对象方式：通过ax.set_xlabel(fontsize=14) 刻度字号调整 tick_params()：plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) 单独设置：plt.xticks(fontsize=14) 全局设置：修改p

推荐通过虚拟环境隔离管理版本。若选择系统级共存，需确保驱动版本兼容并正确配置环境变量。多版本CUDA的灵活切换为不同项目（如新旧代码库、特定框架需求）提供了高效支持。（RTX 3060显卡已安装CUDA 11，是否可同时安装CUDA 12），结合搜索结果中的技术信息，以下是关键分析及操作建议。

【代码】驱动支持的最高CUDA版本与实际安装的Runtime版本。

VSCode神级插件Marp，用Markdown来做PPT。

是 Python 中decimal模块的一种设置方式，用于定义。

假设在两个目录中有文件名。

要根据文件中前四行的首字母来决定是否删除这四行，确保只有在前四行的首字母不是 “A” 或 “B” 时才删除这四行。

可以通过 Python 实现将目录下所有没有后缀的文件批量改为.txt后缀。

文件中，运行下面的代码，将“那么可以就在需要转换的。这会在同一目录下生成。

getattr()是 Python 的一个内置函数，用于动态地获取对象的属性或方法。可以通过字符串的形式获取对象的某个属性或方法，而不用显式地访问它。这在处理属性名动态变化时非常有用。

getattr()是 Python 的一个内置函数，用于动态地获取对象的属性或方法。可以通过字符串的形式获取对象的某个属性或方法，而不用显式地访问它。这在处理属性名动态变化时非常有用。

这样光标会回到当前行的开头，而不是换行。这使得下一个输出将覆盖当前行的内容，常用于显示进度条或实时更新的状态信息。的值，并在行尾使用回车符。

这样光标会回到当前行的开头，而不是换行。这使得下一个输出将覆盖当前行的内容，常用于显示进度条或实时更新的状态信息。的值，并在行尾使用回车符。

Getting Started with Distributed Machine Learning with PyTorch and Ray-链接1: PyTorch & 分布式框架 Ray ：保姆级入门教程-链接2: pytorch使用Ray-tune对原有训练模型的代码改写，自动调参（一）-链接3: PyTorch + Ray Tune 调参-链接4:

pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL-cu111版本是0.6.1。改成你想要的版本，比如。

卡方检验的结果怎么计算？

调整版本号下载dgl， 运行本地代码，若运行失败则删除dgl，并继续降低版本号安装，如此循环直至脚本运行成功。dgl 1.1.0 这个版本对应python39 的 torch 1.9。报错提示需要升级torch的版本，换言之需要降低dgl的版本。也可以对应 python37 的 torch 1.10.2。可以先查看本地dgl的版本。

你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Command + B斜体：Ctrl/Command + I标题：Ctrl/Command + S

适用python、java环境。

此外，如果你要查看自己以前保存的visdom文件——默认保存地址，一般可以到下面路径中查看。进入server文件夹,查找run_server.py文件。将下载的压缩包，解压，并将解压后的文件夹打开，找到。在python交互环境调用visdom查看路径。4、启动visdom,成功运行，结束。1、找到visdom文件路径。替换掉上面我们说到的。3、下载一个压缩包，替换掉。根据上面的提示，进入路径。保存文件，退出py文件。2、修改文件中的代码。

使用更低精度的数据类型：将模型参数和激活值从32位浮点数（float32）转换为16位浮点数（float16），可以减少显存的使用。你的GPU有12.00 GiB的总容量，但已经有2.88 GiB的显存被使用了，剩余1.68 GiB是可用的，而PyTorch总共预留了8.22 GiB的显存。2、减少模型大小：如果你使用的是大型模型，可以尝试减少模型的大小，以减少显存使用量。较小的批次大小可能会增加训练时间，但可以减少显存压力。这样可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上，从而减少单个GPU上的显存需求。

它提供了丰富的功能和算法，包括文本处理、词性标注、分词、语法分析、语义分析、语料库管理、词向量、机器学习等等。要识别出列表中所有单词的词性并筛选出名词，您可以使用自然语言处理工具，如NLTK（Natural Language Toolkit）库，它提供了一些功能来处理文本和词性标注。NLTK是一个功能强大、易于使用的Python库，为NLP任务提供了丰富的工具和资源，使开发人员能够处理和分析人类语言数据。函数返回一个由单词和词性标签组成的元组列表，其中每个元组表示输入单词的词性标注。

教程：https://blog.youkuaiyun.com/Fitz1318/article/details/119716339?PyTorch中torch、torchvision、torchaudio版本对应关系。以cpu torch-1.10.0版本为例。安装其他的一些拓展包。

在每个轮次中，我们将模型参数从全局模型分发到本地模型，然后在每个工作节点上训练模型。我们在本地模型上训练模型的方式和在单个机器上训练模型的方式是相同的。然后我们将本地模型的参数更新到全局模型，合并模型参数并更新全局模型。我们将模型在每个工作节点上训练一定的轮数，然后将模型参数合并在一起并更新全局模型。对于上一次输入上面代码执行的内容，即已经安装的库，不需要重新安装，上面的代码会接着之前的步骤继续执行。已经安装好，同理，倘若在你安装的过程中出现类似问题，也可以通过这种思路解决，本文只出现这个问题。

如果你在上面的安装过程中出现错误，或者无法访问GitHub下载文件等问题，欢迎留言，相互学习。若失败，则通过下载whl文件再安装的方式解决该问题，主要是因为需要。选择保存位置，放在桌面的的一个文件夹下面比较方便，不要更改默认名称。文件放在F:\TORCH\文件夹中，就可以通过下面代码进行安装。上面有各种 各种语言 各种版本 的spacy模型，并不止是。安装后，可以通过下面的一个小demo测试是否安装成功。这样，就安装成功，可以正常使用了。如果是其他版本，可以点击。接下来，点击详细内容。

（new_env 在克隆之前是不存在的。exist_env虚拟环境在克隆之前是存在的）主要是：数据、网络模型、损失函数。下面给出一些优秀案例。

是上下文管理器，用于禁用梯度计算，因为在模型测试时我们不需要计算梯度，这样可以减少内存的使用，并加快代码的运行速度。这是因为，计算梯度需要存储每个操作的中间结果，因此会占用大量的内存空间。），这些操作在训练时可以帮助提高模型的泛化能力，但在测试时会对模型的表现造成影响。因此，在测试过程中，我们需要将模型设置为评估模式，以确保这些操作不会影响模型的表现。或者，可以分别使用这两个方法，只使用一个也可以，但这可能会影响模型的表现和速度。，则会浪费时间和内存来计算不需要的梯度。在测试模型时，我们通常使用。

如果您需要在GPU上创建张量，可以使用torch.Tensor()或torch.zeros()等函数并传递设备参数（例如device=‘cuda’）来创建。如果您的模型使用了nn.DataParallel或类似的模块进行多GPU训练，则可能需要设置正确的设备ID来确保张量被正确地放置在每个GPU上。如果您无法确定正确的参数，请检查您的代码以查找可能导致此错误的其他问题。这个错误通常是由于您正在使用PyTorch进行GPU加速的神经网络训练时，某些张量被错误地放置在CPU上而不是GPU上引起的。

在 Python 中，可以使用 argparse 模块来控制代码的参数。argparse 可以读取命令行输入的参数，并根据定义的规则进行解析和处理。

中的学习率调度器，它实现了按步长调整学习率的策略。在训练过程中，学习率调度器会根据预定义的策略调整学习率。对象作为参数传递给优化器对象，我们可以在训练过程中动态地调整学习率，以帮助模型更好地适应训练数据。，它会自动调整学习率，以使训练更加稳定和高效。是一个学习率调度器对象，它将在训练过程中根据指定的策略调整学习率。对象是用于控制优化器对象中学习率的，每当训练到一个指定的。结束后，学习率调度器会自动调整学习率。中的一个学习率调度器，可以按步长调整学习率。是两个参数，用于控制学习率的调整。，即降低一个数量级。

中处理一个耗时很长的任务（比如读取大型数据集），如果没有任何进度提示，那么可能会让你感觉很焦虑。是一个非常方便的工具库，可以为我们提供实时的进度信息，让我们的工作更加轻松和高效。工具库，可以帮助我们轻松地在循环和耗时操作中显示进度条。在上面的代码中，我们定义了三个函数来完成文件的复制和压缩操作。将会在终端中显示一个进度条，以便随时了解文件复制和压缩的进度。，你可以轻松地在终端中显示一个进度条，以便随时了解任务的进度。函数来获取源文件夹中的所有文件，并在。在上面的示例中，我们创建了一个含有。

在 GitHub 主页上，点击右上角的加号按钮，选择“New repository”（新建仓库），填写仓库名称、描述等信息，选择公开或私有仓库，点击“Create repository”（创建仓库）即可。在仓库页面上，点击“Settings”（设置）按钮，选择“Collaborators”（贡献者）选项卡。在分支页面上，点击“Pull request”（合并请求）按钮，填写合并请求信息，点击“Create pull request”（创建合并请求）按钮即可。点击每个分支可以查看该分支的提交历史和代码。

Python拓展库中有两个用于复制（或克隆）对象的库：copy和copyreg。

停用词是一些在自然语言处理中被过滤掉的常见词语，如“的”、“是”、“在”等。它们在文本中出现频率非常高，但通常不包含特定含义，因此被视为噪声。

小伙伴们入门词云图是不是各个网站、帖子一搜一大堆，却总是生成不了想要的词云图效果。要么就是方方正正的没有轮廓；要么就是图形还行，但是显示的词语很杂乱，比如一些不想要的词语也在图里面；要么就是想要的词语被拆分成多个词语了。还有就是有多个文本要生成词云图，只能一便一遍的循环。博主拿出压箱底的优质代码，和小伙伴们一起品鉴！

报错：Canceled future for execute_request message before replies were done The Kernel crashed while execut。解决办法，在代码中添加。

Numpy介绍Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包，如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的，机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。本文目录，你将看到 构建numpy数组 观察数组属性的大小和形状（shape） 从数组提取特定的项 如何从现有...

Jupyter Notebook 简介Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序，适用于Python、R等多种编程语言。打开 Jupyter Notebook双击Jupyter Notebook应用图标打开，电脑弹出应用页面，等待其启动，自动跳转网页（电脑处于联网状态，网页打开后，Jupyter Notebook应用不可退出，否则网页也会失效）或者在浏览器中输入地址...

在虚拟环境直接通过pip install < package >经常会报错如何解决？有如下原因：1.时间超时（可以用：）2.pip升级问题3.安装包名称不正确、未找到这个安装包4.其他pip更新软件包直接运行-cmd 控制台操作查看包 pip list安装a.whl包 pip install a.whl升级包 pip install --upgrade a.whl...