유사 하 게, 우리는 ` matplomlib `에 대 한 대략적인 성장 라인을 찾을 수 있습니다. 그건 거의 400 일 (8 월 29 일, 2016) plomly에 대 한 matplolilib의 현재 다운로드 범위에 도달 하는 것을 의미 합니다. 그것은 일 한 빠른 줄거리, 하지만 당신은 모든 너무 자주 여러 플러그인을 살펴보고 싶으면 업데이 트 하는 것은 매우 편리 아니 었 어. 그래서이 팬더와 좀 더 편리 하 게 파이썬에서 뭔가를 구축 matplolib와 놀 았 내 변명 했다. 시각적 아마도 그것은 다소 LibreOffice Calc 변종 유사 하지만, 보이는 몇 가지 추가적인 노력과 함께 우리는 플러그인의 훨씬 더 큰 숫자에 대 한 그래프를 생성할 수 있는 여분의 데이터 또는 통계를 추가, 이미지 파일을 생성 합니다. 그리고 이제 우리는 matplolib 도구를 사용 하 여 줄거리의 특정 세부 사항을 보면서 다른 섹션을 확대 및 축소할 수 있습니다. ` matplolib ` 범위에 대 한 일일 다운로드 카운트는 지금부터 7000-8000 주위. 이제 플로팅에. 우리는 하나의 음모에 모두 3 시리즈 (raw 다운로드, 주간 평균 및 주간 총액)을 표시 하려면, 우리가 subplot을 만들: 초기, 주변 모든 악기와 구글이 돌아왔다 모든 날짜에 대 한 모든 종가가 포함 되어있습니다.
일부 주 일 구글이 제공 하는 데이터에서 누락 될 수도 있습니다. 이러한 이유로 우리는 관심의 첫 번째와 마지막 날짜 사이의 모든 평일 시리즈를 만들고 all_weekdays 변수에 저장 합니다. 모든 평일 받기는 freq = ` B ` 라는 매개 변수를 date_range () 함수로 전달 하 여 이루어집니다. 이 함수는 다음에 표시 되는 datetindex를 반환 합니다 .이 게시물에서, 우리는 수집 및 ppyi에 사용할 수 plomly의 파이썬 패키지에 대 한 다운로드 통계를 분석. 우리는 또한 Bokeh, 빈센트, 그리고 MPLD3 같은 다른 인터랙티브 차트 도구와 다운로드를 비교 합니다. panel_data가 실제로 일시적으로 dataframe 하 고 상위 9 행을 호출 하 여 무엇 인지 보자: 핍, details.installer.name 칼럼에 필터에서 다운로드를 계산 합니다. read_gbq 함수를 사용 하 여 bigquery 데이터 집합을 팬더 dataframe 개체로 읽을 수 있습니다. 인텔 ® 파이썬 * 배포는 당사의 주력 제품, 인텔 ® 병렬 스튜디오 XE에 포함 되어 있습니다. 이 강력 하 고 강력한 소프트웨어 개발 도구 모음에는 C 및 포트란 컴파일러, 숫자 라이브러리 및 프로파일러와 같은 Python 기본 확장을 작성할 때 필요한 모든 기능이 있습니다.
인텔 및 기타 호환 되는 프로세서의 기술에 기반한 프로세서에서 사용 가능한 프로세서 코어 수 및 벡터 레지스터 너비를 활용 하 여 응용 프로그램 성능을 향상 시키는 데 도움을 줍니다.