jupyterlab_code_formatter-1.4.5-py3-none-any.whl: Python代码格式化工具

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知识点一:Python库 Python库是一种预编译的代码集合,它包含了Python模块和函数,可以被Python程序重复使用。Python库分为两种:标准库和第三方库。标准库是Python自带的库,无需安装,而第三方库则需要通过各种方式安装,例如使用pip、conda等包管理工具进行安装。在本文件中,jupyterlab_code_formatter库就是一个第三方库。 知识点二:JupyterLab JupyterLab是一个开源的Web界面,允许用户创建和分享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。JupyterLab是Jupyter项目的下一代Web基础接口,它更加灵活,功能更加强大。JupyterLab提供了一个可扩展的界面,可以支持更多的扩展。 知识点三:Python开发 Python是一种广泛使用的高级编程语言,它以可读性和简洁的语法而闻名。Python是一种解释型语言,这意味着代码在运行之前不需要编译。Python的广泛应用于Web开发、数据科学、机器学习、网络爬虫等多个领域。在本文件中,jupyterlab_code_formatter库是一个专为Python开发的工具。 知识点四:jupyterlab_code_formatter库 jupyterlab_code_formatter是一个专门为JupyterLab设计的库,它可以帮助用户格式化代码。格式化代码是一种使代码更易读、更规范的操作,它包括调整代码的缩进、换行、括号使用等。在本文件中,jupyterlab_code_formatter库的版本是1.4.5,支持Python3。 知识点五:使用前提与安装方法 在使用jupyterlab_code_formatter库之前,需要将其解压。解压完成后,可以通过提供的安装方法进行安装。安装方法通常包括使用pip、conda等包管理工具进行安装,或者直接运行安装文件进行安装。在本文件中,提供了详细的安装方法链接。 知识点六:资源分类与资源来源 资源分类是根据资源的性质进行的分类,本文件中的资源分类为Python库,也就是说,这是一个Python编程语言的开发资源。资源来源则是资源的来源渠道,本文件中的资源来源为官方,意味着这是由开发者官方发布的资源,具有较高的可信度和权威性。
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C:\Users\Gentle\AppData\Local\Temp\ipykernel_6808\4070415186.py:2: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead. You can set the option io.excel.xls.writer to 'xlwt' to silence this warning. While this option is deprecated and will also raise a warning, it can be globally set and the warning suppressed. data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[41], line 2 1 # 保存清理好的数据为Excel格式 ----> 2 data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.._deprecate_kwarg..wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.._deprecate_kwarg..wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\site-packages\pandas\core\generic.py:2374, in NDFrame.to_excel(self, excel_writer, sheet_name, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, startrow, startcol, engine, merge_cells, encoding, inf_rep, verbose, freeze_panes, storage_options) 2361 from pandas.io.formats.excel import ExcelFormatter 2363 formatter = ExcelFormatter( 2364 df, 2365 na_rep=na_rep, (...) 2372 inf_rep=inf_rep, 2373 ) -> 2374 formatter.write( ... ---> 48 import xlwt 50 engine_kwargs = combine_kwargs(engine_kwargs, kwargs) 52 if mode == "a": ModuleNotFoundError: No module named 'xlwt'

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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

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