anaconda python烟花代码

Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，它包含了Python、R、Jupyter Notebook等工具以及大量的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。"烟花代码"通常是指在Jupyter Notebook中创建的一些交互式、可视化效果绚丽的数据分析或机器学习示例。

例如，在Anaconda环境中，你可以编写一个简单的烟花（PyTorch Lightning或TensorFlow Keras）教程，展示神经网络模型训练过程的进度条，就像烟花一样每个epoch结束时闪烁新的阶段。这通常是通过使用matplotlib或seaborn库的动画功能来实现的，将模型损失或精度的变化动态展现出来。

以下是一个简化的烟花代码示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据和模型
data_loader = DataLoader(range(10), batch_size=1)
model = torch.nn.Linear(1, 1)

for epoch in range(10):
    for x, _ in data_loader:
        # 假设训练步骤
        loss = model(x).mean()  # 模型预测并计算损失
        plt.scatter(epoch, loss.item(), s=50)  # 在图表上标记损失值
        plt.pause(0.1)  # 暂停0.1秒以显示动画效果
    plt.cla()  # 清除当前帧
plt.show()

这个例子展示了每次迭代后，损失点在图表上更新，形成类似烟花的效果。