如何将包添加到现有的conda环境中？
如果它是我可以使用的python包pip install <package>,但是如果pip不起作用怎么办？
是否足以激活环境并使用conda install <package>？
我正在关注这篇精彩的文章来学习反应。然而，缺少一些重要的部分。
当我在浏览器中打开应用程序时，出现错误
./src/components/Navbar.js 找不到模块：无法解析“@heroicons/react/solid”
显然，我缺少一个模块。我尝试安装它，但到目前为止没有任何帮助。
我试过：
npm install heroicons-react
npm install @react-icons/all-files --save
npm install @iconify/icons-heroicons-solid
npm install @heroicons/vue
文件夹结构如下所示：
project
|
|-package.json
|-node_modules
|-homepage
|-node_modules
|-package_json
|-src
|-public
|-README.md
我尝试执行项目目录和主页目录中的命令。不确定我应该使用哪一个。
Navbar.js 中的相关代码如下所示：
import { ArrowRightIcon } from "@heroicons/react/solid";
这里描述了如何使用google-colaboratory的gpu:
只需在Notebook设置的Accelerator下拉菜单中选择"GPU"(通过编辑菜单或cmd/ctrl-shift-P中的命令选项板).
但是,当我在Notebook设置中选择gpu时,我得到一个弹出窗口说:
无法分配后端没有可用GPU的后端.您想使用没有加速器的运行时吗？
当我跑:
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
raise SystemError('GPU device not found')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))
当然,我明白了GPU device not found.似乎描述不完整.有什么想法需要做什么？
我使用XGBoost的python实现.其中一个目标是rank:pairwise最小化成对损失(文档).但是,它没有说明输出的范围.我看到-10和10之间的数字,但它原则上是-inf到inf？
有人可以举一个简短/简单的例子来说明如何用散景绘制二维数组吗？类似于imshow()matplotlib 中的东西。我没有在散景画廊中找到一个很好的例子。
a = np.array([[1,2], [3, 4]])
imshow(a) # but with bokeh
我正在创建一个像这样的条形图：
px.bar(df, x=x, y=y, color=c,
title=params['title'],
hover_data=hover_data)
当c != None图形生成图例或颜色条时。我怎样才能删除它们中的任何一个？
我用seaborn.heatmap（）渲染了一个热图。但是，出于某种目的，我需要在情节周围使用框架。
matplotlib.rcParams['axes.edgecolor'] = 'black'
matplotlib.rcParams['axes.linewidth'] = 1
两者都不起作用。
下面的例子产生一个动画图形，可以用 显示jupyter notebook，但在jupyter-lab图形中不显示。
%pylab inline
import plotly.express as px
gapminder = px.data.gapminder()
px.scatter(gapminder, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", animation_group="country",
size="pop", color="continent", hover_name="country",
log_x=True, size_max=55, range_x=[100,100000], range_y=[25,90])
使用 plotly 4.0.0 和 plotly_express 0.4.0。
知道可能出了什么问题吗？
我正在尝试从应用程序访问日志。显然，做到这一点的唯一方法是 Heroku 客户端。
我正在远程工作。当我做
heroku login -i
错误：您的帐户已启用 MFA；不支持使用电子邮件和密码进行基本身份验证的 API 请求。请生成用于 API 访问的授权令牌。
但没有提供在哪里或如何获取此类令牌的链接。
并且文档中没有提及创建这样的令牌。只是如何存储它。
有任何想法吗？
我正在运行 JupyterLab 3.0.6 和 Plotly 4.14.1。似乎所有的plotly dash 插件都已经过时了？是否有适用于 JupyterLab 3 的扩展？
例如
import plotly.express as px
px.line([1,2,3,2])
只显示空输出。