本文主要讨论的是底层数学处理相关的问题, 如方程, 矩阵, 积分等实际的计算.
更多使用示例见其他文章, 如, 报童问题详解, 各种库在实际中的是如何使用的, 都起到些什么作用.
简单记录以下, 备忘.
Pandas
很强大, 但是也是肉眼可见的性能"不足
"在面对"大型
"数据集的时候.
import polars as pl
import pandas as pd
import datatable as dt
import dask.dataframe as dd
知微见著
更多内容见: https://nbviewer.org/github/Kyouichirou/NoteBook/blob/main/Plotly/Plotly柱状图详解.ipynb
通过对柱状图(bar)解析plot的绘图机制和各种参数使用, 以便于理解其整体的作业逻辑.
和pandas的read_csv类似, 大部分的参数, 执行逻辑在其他对象上也是类似的.
构造数据