前些日子发现Photoshop2022有M1原生版本, 不用再使用转译版本, 我心想, 应该速度上会快很多吧! 兴奋的更新完后才发现, Coolorus面板无论如何找不到了, 原本应该在窗口下的“扩展(旧版)”菜单也找不到.

已知算法上推导其它算法的流程, 思想过程才是最重要的;

数据结果中看出来, 特征HP Attack Defense Sp.Atk Sp.Def Speed都是整数, 在df.info()中也能看出来.现在有需求, 如果把这些特征分布进行可视化, 而且要放到一个坐标系中进行比较?

最好的学习就是输出,所以虽然这个预测很多人做过了,我还是在这里再做一遍,纯粹是为了自己学习.

马拉松跑步数据分析及展示

首先需要了解元素周期表以及元素数据: 维基百科的元素周期表词条 元素数据

本文环境搭建的基础是Python3.9， 因为M1为ARM架构，所以放弃了Anaconda，使用Miniforge3。包括Tensorflow, xgboost, Lightgbm, Numpy, Pandas, Matplotlib, NGBoost等。当然，因为是Python3.9， 所以有些库实在是无法使用。