- Python数据分析与可视化实战指南
William数据分析
pythonpython数据
在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
- 《Python数据分析实战终极指南》
xjt921122
python数据分析开发语言
对于分析师来说,大家在学习Python数据分析的路上,多多少少都遇到过很多大坑**,有关于技能和思维的**:Excel已经没办法处理现有的数据量了,应该学Python吗?找了一大堆Python和Pandas的资料来学习,为什么自己动手就懵了?跟着比赛类公开数据分析案例练了很久,为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路?学了对比、细分、聚类分析,也会用PEST、波特五力这类分析法,为啥
- Python开发常用的三方模块如下:
换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- 自然语言处理_tf-idf
_feivirus_
算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- python编写直方图和饼图
2301_80421078
python开发语言
1.直方图#直方图的绘制#语法格式:plt.hist(x,bins),其中x:数据集;bins:统计数据的分布区间importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入文件excel=pd.read_excel('成绩.xlsx')#print(excel)#避免乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']x=ex
- pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解
Senvn
本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下。1import语句importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetimeimportre2文件读取df=pd.read_csv(path='file.csv')参数:header=None用默认列名,0,1,2,3...names=['A','B','C'
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
Sakaiay
python
利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
- python读写CSV文件
bcbobo21cn
.Netpython开发语言机器学习CSV
做数据分析,有时候要分析的数据在CSV文件里;先看一下python读写CSV文件;importpandasaspddf=pd.read_csv('test1.csv')print(df)print('')print(df.head(2))companyname=["A1","B2","E3","F4"]legperson=["lier","yanqi","wangwu","zhangsan"]le
- python如何更方便的处理日期和时间
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二pythonjava前端
Arrow是一个第三方Python库,提供了更加易用和方便的日期和时间处理接口。它的设计目标是提供一种简单、一致且易于使用的API,以替代Python内置的datetime模块。Arrow支持各种日期和时间的操作,包括时区转换、日期和时间格式化、日期和时间差计算等功能。它还支持与其他日期和时间库的互操作,例如datetime、dateutil和pandas等库。以下是一个使用Arrow库的简单示例
- python下载pandas库镜像_下载pandas库
weixin_39791152
背景交代:在下载matplotlib库时,我已经将pip的下载源手动更改为清华的镜像,所以,如果有小伙伴在下载库遇到问题,如timeout,请先将下载源改为国内镜像,具体操作见我的另一篇文章:今天的主题是安装pandas库~首先,按田字格+R,打开cmd,输入:pipinstallpandas嗯,不出所料地报错了……主要原因:pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadT
- python数据分析知识点大全
编程零零七
python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
- 如何“选择不同的“?跨越 pandas 中的多个数据框列?
潮易
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在pandas中,如果你想要选择不同的列,你可以使用DataFrame的loc属性和iloc属性的组合。loc属性是基于标签的,iloc属性则是基于索引的。如果你想要选择多个列,你只需要将它们放入一个列表即可。以下是一个代码示例:```pythonimportpandasaspd#创建一个数据框df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]
- 详解 Pandas 的 query 函数
文刀小桂
Pandaspandaspython开发语言
Pandas的query()方法能够使用字符串表达式来筛选DataFrame数据的行,类似于SQL的where子句importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,3,5,6,7],"B":[11,10,9,8,12],"C":["hello","pandas","python","java","shell"],"D":["2024-02-01","2023-12-1
- 详解 Pandas 的 isin 用法
文刀小桂
Pandaspandaspython
Pandas的isin()方法可以判断数据值是否在某个数据集合中,若与集合中的某个值相等则返回True,反之返回False。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"title":["one","two","three","four"],"type":["small","common","middle","large"],"num":[10,20,30,40]})#1.判
- Rust: duckdb和polars读csv文件比较
songroom
rust开发语言后端
duckdb在数据分析上,有非常多不错的特质。1、快;2、客户体验好,特别是可以同时批量读csv(在一个目录下的csv等文件)。polars的性能比pandas有非常多的超越。但背后的一些基于arrow的技术栈有很多相同之类。今天想比较一下两者在csv数据读写的情况。一、文件准备csv样本内容,是N行9列的csv标准格式,有字符串,有浮点数,有整型。具体如下:本次准备了两个csv文件,一个大约是2
- groupby 中如何显示 tqdm 的进度条?
domodo2020
在循环时调用tqdm显示进度已经是一个常规操作,常见的方式是foriiintqdm(...):...while循环的情况类似,whileicntintqdm(range(n)):...icnt+=1这里记录没有显式循环时,在groupby中的用法:importpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmdf=pd.DataFrame(np.random.r
- pandas读取xlsx文件使用sqlachemy写到数据库
hzw0510
pandaspandas数据库
pandas读取xlsx文件使用sqlachemy写到数据库要使用pandas和SQLAlchemy将Excel文件中的数据读取到数据库中,你可以按照以下步骤进行操作:安装必要的库:确保你已经安装了pandas、SQLAlchemy和openpyxl(用于读取Excel文件)。可以使用以下命令安装:pipinstallpandassqlalchemyopenpyxl如果你使用的是特定的数据库(如S
- python 问题 ‘list‘ object cannot be interpreted as an integer 和‘int‘ object is not iterable
annekqiu
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访问同一个excel表格(含有多个sheet)importnumpyasnpimportpandasaspdimportxlrd#读取excel的库importxlwt#写excel的库data=xlrd.open_workbook('./161005.xlsx')#打开excel文件读取数据table=data.sheets()[0]#读取sheet1h=table.ncols#获得列表数目a1
- 【Python】 写入Pandas DataFrame到CSV文件
civilpy
pythonpandas开发语言
基本原理Pandas是一个强大的Python数据分析库,它提供了许多用于数据处理和分析的功能。在处理数据时,我们经常需要将数据保存到文件中,以便后续使用或分享。CSV(Comma-SeparatedValues,逗号分隔值)文件是一种常见的数据交换格式,它以纯文本形式存储表格数据,每行表示一个数据记录,列之间用逗号分隔。DataFrame是Pandas中用于存储表格数据的主要数据结构。它类似于Ex
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(115)
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pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲506、pandas.DataFrame.rank方法506-1、语法506-2、参数506-3、功能506-4、返回值506-5、说明506-6、用法506-6-1、数据准备506-6-2、代码示例506-6-3、结果输出507、pandas.DataFrame.round方法507-1、语法507-2、参数507-3、功能507-4、返回值507-5、说明507-6、用法507
- Python数据分析之股票信息可视化实现matplotlib
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今天学习爬虫技术数据分析对于股票信息的分析及结果呈现,目标是实现对股票信息的爬取并对数据整理后,生成近期成交量折线图。首先,做这个案例一定要有一个明确的思路。知道要干啥,知道用哪些知识,有些方法我也记不住百度下知识库很强大,肯定有答案。有思路以后准备对数据处理,就是几个方法使用了。接口地址参考:Tushare数据涉及知识库:tushare-一个财经数据开放接口;pandas-实现将数据整理为表格,
- pandas中的loc和iloc
白日与明月
python数据挖掘pandas
loc和iloc的比较.loc和.iloc是pandas提供的两种不同的索引方法,它们的主要区别在于索引数据的依据:.loc:基于标签的索引,使用DataFrame或Series的索引标签(即行名和列名)来获取数据。可以使用单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或者callable函数作为索引器。如果使用标签索引并且标签不存在,.loc会抛出一个KeyError。对于切片,包括两端的标签。.ilo
- pandas loc与iloc的区别
authorized_keys
数据处理pythonpandaslociloc
目录一、二者的特点二、官网原文三、例子——总有一款适合你一、二者的特点loc可用“字符”、“整数”、“布尔值”作为索引,也就是标签索引注意:此处的“整数”将被解释为index的一个label而不是index的位置iloc只允许“整数”作为索引,也就是位置索引,和列表索引类似,里面只能是数字注意:此处的“整数”将被解释为index的位置,前闭后开其中,loc是指location的意思,iloc中的i
- pandas中loc和iloc的区别
林光虚霁晓
数据分析pandas
在Pandas中,loc和iloc是用于选择和过滤数据的两种主要方法,它们的区别在于使用的索引类型。1.loc:基于标签索引loc是基于行或列的标签(label)来选择数据。它可以按行或列的名称来访问数据,也可以通过布尔索引选择。支持的索引类型:行标签、列标签、布尔索引。语法:DataFrame.loc[row_indexer,column_indexer]示例importpandasaspd#创
- seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入
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Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
- Pandas教程:详解Pandas数据清洗
旦莫
PythonPandaspythonpandas数据分析
目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤,旨在提升数据的质
- python的pandas库
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什么是pandasPandas是一个开源的第三方Python库,它从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具,目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
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前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
- python第三方库手动安装教程_为了应对异常情况,提供最原始的python第三方库的安装方法:手动安装。往往是Windows用户需要用到这种方法。...
weixin_39735247
进入pypi.python.org,搜索你要安装的库的名字,这时候有3中可能:第一种是exe文件,这种最方便,下载满足你的电脑系统和python环境的对应的exe,再一路点击next就可以安装。第二种是.whl类文件,好处在于可以自动安装依赖包。第三种是源码,大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包,这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如pandas依赖于numpy
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在