1.带你用SmartNoteBook探索SageMath
2.Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！源码
3.详解Python文件： .py、无语.ipynb、源码.pyi、无语.pyc、源码​.pyd ！无语熊猫wap源码
4.使用Prophet预言家进行时间序列预测
5.ipynb文件是源码什么东西

带你用SmartNoteBook探索SageMath

       探索SageMath，从SmartNotebook开始

       SageMath，无语一个免费、源码开源的无语数学软件系统，结合众多Python包，源码采用Python语言编写，无语支持多种语言，源码旨在成为Matlab、无语Magma、源码Maple 和 Mathematica的开源替代。SmartNotebook（SNB）通过优化SageMath引擎和Notebook特性，减少安装和配置复杂度，实现即开即用，方便大家学习和使用。

       利用SNB探索SageMath功能

       创建一个Sagemath内核的Notebook，输入标题，选择内核，轻松启动。

       创建Code Cell，网络扒手源码输入Sage代码，执行操作。

       例子：进行的素数因子分解。

       利用SageMath帮助系统

       使用“？”获取函数或命令的详细信息和使用方法。

       查看源代码：使用“”探索命令源码。

       例如，查看factor()函数源码。

       SageMath作为计算器使用

       进行基础算术运算，如加、减、乘、除、指数等。

       整数除法和因式分解

       使用运算符//计算商和%计算余数。

       使用divmod()函数同时获取商和余数。

       检查整数是否能整除。

       使用divides()和divisors()方法分析整数。

       素数检查和素因数分解

       使用is_prime()判断素数，factor()进行素因数分解。

       最大公约数和最小公倍数

       使用gcd()和lcm()计算。

       标准函数和常量

       包含max、min、floor、ceiling、linux修改源码三角函数等。

       处理精度问题

       注意floor和ceil操作的计算精度。

       平方根计算

       使用sqrt()获取平方根，指定基数和指数。

       三角函数

       包括正弦、余弦、正切等。

       特殊角度简化

       简化特定角度的正弦和余弦值。

       数值和符号计算

       使用符号计算π、e等常数，获取数值近似。

       探索更多功能

       持续关注后续文章，了解更多SageMath应用。

Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！

       强大的多维度数组与矩阵计算库

       IPython 提供了丰富的交互功能，包括变量自动补全、自动缩进及支持 bash shell 命令。它基于 BSD 开源协议。

       IPython 是交互式计算架构的核心，包含 Conda、Python 及大量常用工具包，如 numpy、pandas，是源码$代表什么数据分析和机器学习的首选库。

       Anaconda 包含 Jupyter Notebook 和 IPython，为编写代码提供便利。

       Anaconda 特点：丰富的库集成、强大的环境管理、高效的数据分析工具。

       安装 Anaconda：访问官网，下载最新版。安装过程包括运行 Anaconda Prompt，输入 cd Desktop 和 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook。

       Jupyter Notebook 支持多种编程语言，提供实时代码、图像、公式的展示，适用于数据清理、统计建模、机器学习等。

       Jupyter Notebook 支持两种键盘模式：命令模式和编辑模式，通过 Esc 和 Enter 键切换。提供快捷键帮助，如 tab 补全和 shift + tab 查看参数说明。

       使用 IPython 帮助文档：通过 help() 或 ? 查看函数文档，使用 ? 显示源代码。tab 键可补全包名、模块名、aspx游戏源码函数名和变量名。

       IPython 魔法命令：执行外部文件、计时功能、Linux/Windows 命令，如 %run、%time、%timeit 和 ! 命令。

       魔法命令应用：执行外部文件时可使用 %run，%time 和 %timeit 查看运行时间，执行系统命令使用 ! 命令。

详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！

       常见的Python文件后缀各有用途，如.py表示源代码文件，.ipynb为Jupyter Notebook文件，用于数据分析、机器学习与深度学习领域，.pyi是提供静态类型信息的类型提示文件，.pyc存储已编译Python源代码的字节码文件，.pyd则是C或C++编写的二进制Python扩展模块文件，.pyw为无命令行界面的Python窗口化脚本文件，.pyx为Cython源代码文件。

       .py文件是Python默认的源代码文件，.ipynb用于编写交互式笔记，包括代码和文档，.pyi提供静态类型信息以提升开发效率，.pyc文件存储已编译的字节码，加快程序执行速度，.pyd文件是C或C++编写的Python扩展模块，可用于性能优化，.pyw文件创建无命令行界面的窗口化应用程序，.pyx则支持Cython语言，结合Python与C语言优势，提高计算密集任务性能。

使用Prophet预言家进行时间序列预测

       prophet是年由Facebook开源的一个高效时间序列预测工具。

       其名源于英文单词“prophet”，意为先知或预言家，暗示其预测未来的能力。

       Prophet采用简洁的单层回归模型，非常适合用于预测具有明确季节性周期性的时间序列，同时具有出色的解释性。

       接下来，我们将简要介绍Prophet的算法原理，并利用一个开源的能源消耗时间序列数据预测案例，展示Prophet的使用方法和其强大功能。

       notebook源码位置：

       预测效果展示：

       〇，Prophet原理概述

       1，prophet的优点：

       1， 拟合能力强。能够拟合时间序列数据中的趋势、周期以及节假日和特殊事件的影响，并能提供置信区间作为预测结果。

       2，对噪声鲁棒。引入了changepoints的概念，参数量远小于深度学习模型如LSTM，不易过拟合，收敛速度较快。

       3，模型解释性好。提供了强大的可视化分析工具，便于分析趋势、周期、节假日/特殊事件等因素的贡献。

       2，prophet的缺点：

       1，不适用协变多维序列。Prophet只能对单个时间序列建模，不能同时建模多个协变序列（如沪深支股票走势）。

       2，无法进行自动化复杂特征抽取。受模型假设空间限制，它无法对输入特征进行交叉组合变换等自动化抽取操作。

       3，prophet的原理：

       Prophet是一个加法模型，将时间序列分解为趋势项、周期项、节假日项/特殊事件影响以及残差项的组合。

       注：根据需求，周期项和节假日项/特殊事件影响也可设置为乘数而非加数

       1，其中趋势项被拟合成分段线性函数（默认）或分段logistic函数（适用于存在上下限的情况，如虫口模型、病毒传播等）。

       2，周期项使用有限阶（通常为3到8阶）的傅里叶级数进行拟合，有效减少参数量，避免对噪声数据过拟合。

       3，节假日项/特殊事件项可以作为点特征或区间特征引入，支持自定义不同类型的节假日或事件，还可通过add_regressor引入其他已知序列作为特征，具有很高的灵活性。

       一，准备数据

       我们使用的数据集是美国能源消耗数据集，包含了美国一家能源公司数十年的能源消耗小时级数据。

       1，读取数据

       2，数据EDA

       我们设计了一些时间日期特征来观察数据的趋势。

       3，数据分割

       二，定义模型

       三，训练模型

       四，使用模型

       五，评估模型

       六，保存模型

ipynb文件是什么东西

       IPNB文件是Jupyter Notebook的默认文件格式。这种文件主要用于保存和运行Python代码、数据分析和其他脚本语言，非常适合数据分析、机器学习和科学研究等领域的用户使用。下面是关于IPNB文件的详细解释：

IPNB文件的详细解释：

       1. 交互式笔记本的组成部分：IPNB文件不仅仅是一个简单的代码文件，它允许用户组织和编写代码，还包括可视化的数据可视化输出，以及支持丰富的文本格式的叙述性文本。这使得用户能够在一个交互式环境中记录和分享他们的分析过程。

       2. 强大的数据分析工具：在IPNB文件中，用户可以轻松地将代码、结果和解释整合在一起。这使得数据分析变得更为直观和高效。此外，用户还可以利用Jupyter Notebook提供的强大工具库进行数据处理、数据可视化、数学建模和机器学习等任务。这种文件格式特别适合数据分析师、科学家和工程师使用。

       3. 跨平台兼容性：IPNB文件具有良好的跨平台兼容性，可以在多种操作系统上运行，如Windows、Linux和MacOS等。此外，由于其开放源代码的特性，用户可以轻松定制和扩展其功能。这使得IPNB文件成为了一种流行的数据分析工具之一。它不仅用于科学研究，也在教育、教学和软件开发等领域得到了广泛应用。由于其在数据分析领域的广泛使用和高度的可扩展性，IPNB文件格式成为了数据分析社区的重要组成部分。它为用户提供了一个灵活的环境来记录和分享他们的分析和开发过程。