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windows11激活Anaconda环境时，报错CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.If using 'conda activate' from a batch script, change yourinvocation to 'CALL conda.bat activate'.

from matplotlib import pyplot as pltfrom sympy import *from sympy.abc import ximport numpy as np# 非线性方程def F(x): F = 54 * (x ** 6) + 45 * (x ** 5) - 102 * (x ** 4) - 69 * (x ** 3) + 35 * (x ** 2) + 16 * x - 4 return Fprint(diff(F(x),x))

1.常用命令集合：进入数据库：mysql -uroot -p显示数据库：show databases;选择数据库：use databases-name；显示所选择数据库中的数据表：show tables;显示具体数据表的表结构：describe tables-name;使用MySQL语句显示数据：select * from tables-name;退出mysql：exit;2.运行截图：3.其他命令集合：3.1数据库以外：添加mysql开机自启：sy

Beginning谈及央视的新闻连播，我们脑海中最先浮现的是什么画面呢？估计大多数人想到就是一开始的伴随着音乐旋转而来的蓝色地球了吧。我们今天的这篇文章也就是围绕着三维立体旋转地球来展开的，当然其所依赖的工具仍是pyecharts，那我们就开始喽！准备工作在利用pyecharts编写代码时,我们往往少不了对整体添加各种配置，其中必须配置项包含maptype、series_name、data_pair，今天内容的数据项需要我们从pyecharts包中进行导入：from pyecharts.faker

1.创建数据库db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='your password', port=3306)cursor = db.cursor() # 创建游标cursor.execute("CREATE DATABASE srtp DEFAULT CHARACTER SET utf8")db.close()2.连接数据库，创建表db = pymysql.connect(host='localhost', use

数据模型-Models1.定义models每个模型使用python的一个类表示，并且是django.db.models.Model的子类：from django.db import modelsclass XXX(models.Model):2.安装模型目录：settings-INSTALLED_APPS命令：验证模型：python manage.py check生成迁移：python manage.py makemigrations执行迁移：python manage.py mig

思路绘制省市地图应涵盖其市划分、省市的属性（人口，面积，GDP…)，我们最终要实现的结果就是随着鼠标的移动可以明确显示其属性数据，同时层次分明，给与读者一目了然的感觉。效果代码块代码均作了注释，需要自取from pyecharts.charts import Map, Geofrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ChartType, SymbolType# ----------------

1.介绍Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。Apache Echarts 开源地址：https:/

本节目录I.镜像源II.利用镜像源进行安装III.安装Numpy库和Matplotlib库IV.Pip使用V.Ending.... ...  今天换了一台电脑在调用Numpy库的时候，发现这个库没有装，于是准备用pip进行安装，但是呢,pip库版本太低需要更新，那么安装正常办法就是通过python -m install pip -upgrade pip，结果却不尽人意中间总是会报错，通过查阅资料发现在更新的也是可以利用镜像网站来进行更新安装的，如下：I.镜像源清华：https://pypi.tuna

NumPy函数库  NumPy函数库是机器学习的基础库，也是我最近学习机器学习时发现的一个基础函数库。NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，可以用来很方便地做一些矩阵、数组和大数据的运算。NumPy函数库的安装Windows系统：利用清华镜像进行安装pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleMac系统

一、设计思路  百度翻译开放平台提供免费的API，为使用者提供高质量免费的翻译服务，我们可以申请成为开发者便可以调用百度翻译API编写一个小的翻译程序。其开发平台提供了详细的接入文档，按照文档要求，生成URL请求网页，提交后可返回JSON数据格式的翻译结果，再将得到的JSON格式的翻译结果解析出来即可。二、具体操作1、urllib库的模块  urllib库是Python标准库中最常用的Python网页访问模块，可以让用户像访问本地文本文件一样读取网页内容，常用模块包括：urllib.reques

pyinstaller安装操作及wheel问题解决办法  Python源文件运行时是在Python虚拟机上运行的，那么作为使用者是不可能直接使用，因为使用者在运行.py文件时需要配置Python环境，这样是相当麻烦的。所以需要我们将源文件转换.exe可执行文件,具体操作如下：打开cmd命令运行窗口输入pip3 install pyinstaller或者pip3 install pyinstaller -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted

函数实现选择排序I.选择排序原理：  首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余的未排序的元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序的末尾。直到所有元素均排序完毕。II.优点：  选择排序与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，对 n 个元素的表进行排序只需进行至多 n-1 次交换。  时间复杂度：O(n²)    空间复杂度：O(1)升序排列：#

Python字符串格式化1、经典字符串格式化符号——百分号（%）  待格式化字符串中的%s 部分称为转换说明符，表示该位置需要放置被格式化的对象，通用术语为占位符。>>> print('hi,%s' % 'python') hi,python >>> print('一年有%s个月' % 12) 一年有 12个月 >>> print('圆周率 PI的值为：%f' % 3.14) 圆周率 PI的值为：3.140000 2.元组的字符串格式

Python学习之列表数据结构是通过某种方式（如对元素进行编号）组织在一起的数据元素的集合，这些元素可以是数字或字符。在 Python 中，最基本的数据结构是序列（Sequence）。Python 包含 6 种内建序列，即列表、元组、字符串、Unicode 字符串、buffer 对象和 range 对象。其中比较常见的就是列表和元组，下面主要是对列表的操作。Part1- - -通用序列操作：索引(index）：类似于数组，通过下标来访问序列中的元素>>> group='24

Python学习之九九乘法表这里range()为python内置函数，一般用于for循环，参考：Python range()函数正项输出：>>>for i in range(1,10): #控制行 for j in range(1,i+1): #控制列 print("%d*%d=%2d" % (i,j,i*j),end=" ") #%d按照十进制整数的形式输出，%2d则是至少输出占有两个字符的十进制整数 print(" ") result:1*1= 1