文章简介：高考刚结束，中考又即将来临，学期末的考试是学生最紧张的时刻，因为考试成绩可是直接关系到自己的假期过得好不好。今天我们就来说说12星座的考试注意事项，希望各位小伙伴牢记于心哦。
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一段已经没有必要谈以后的爱情，还不如斩钉截铁分开，不要拖延各自各找幸福的时间。不少人面对分手的时候都会表现得痛苦，可是对于以下这几个星座而言，不是就分手？洒脱地跟错的人说再见，果断地结束彼此的关系，然后像什么事都没有发生一样继续生活……厉害！
当你以为，一直脱不了单是因为长得胖的话，那就大错特错啦！真正的爱情，就是不管你长什么样子，对方都爱着真实的你。不要因为是胖子而感到自卑，也不要一言不合就哭着喊着要减肥，有些星座男就是喜欢肉肉的女生，看着可爱，抱着舒服，识货！
平凡的出生不代表以后的人生都将是平淡无奇的，其实每个人的未来都掌握在自己的手中，既然不甘平凡那就应该具备改变的勇气，努力追逐自己的梦想。不管梦想看起来是多么地遥不可及，只要愿意付诸行动一步一步靠近，万一有一天真的实现了呢？
最近一部电影《后来的我们》似乎引起了很多人的回响，大概是因为都在这部电影中找到了曾经的自己吧……当你以为有一个人会陪你走到最后，怎料到了最后彼此都找了别的人各自安好了，才明白，不负此生，挺难的！别灰心，还有这几个星座男能陪你到未来！
失恋了，想必会有诸多的想不通，为什么老是失恋？为什么爱一个人会这么难？为什么老天如此不公平？当毫无保留地去爱一个人，结果却是被抛下，这种难受只有当事人才会了解。失恋真的让人很痛苦，而小编想说的是，有时候努力爱一个人还不如懂得如何爱一个人！
明明人家看起来就还是年纪轻轻的，花容月貌的，皮肤水嫩的，竟然被叫阿姨？？？？？什么鬼？？？？？此时此刻的内心阴影可想而知有多大，虽然只是一个称呼，但同时也可以理解为，你可能老了！What？温馨提示一下下，可以称呼以下星座女未小仙女、小姐姐，千万别叫阿姨，谢谢合作！
有那么一些人，舍不得吃舍不得喝都必须舍得买衣服，对于合心意的衣服根本没有抵抗力，即便衣柜里已经有n件无论色系还是风格都差不多的衣服，但还是忍不住要“出手”，这也是现代很多女性的通病，尤其是以下这几个星座女，再穷都不能穷了装扮，必须美美哒！
单身并没有传说中那么悲惨，在大家都在为挤进爱情世界记得头破血流的时候，有着几个星座自顾自己地享受单身的生活，谁也甭想让他们结束单身，对他们而言，恋爱比单身可怕！坚持不懈保持单身的星座有谁？星座屋的小编为大家讲述。
祝大家2月14日情人节快乐，已经有伴儿的人儿恩恩爱爱，甜甜蜜蜜，而没有脱单的人儿也赶紧沾沾情人节的sweet气氛早日能加入秀恩爱队伍！Emmmm……说到秀恩爱，情人节的确是个秀恩爱的好机会，请做好心理准备好好地看着以下这几个星座刷屏秀恩爱吧！
有些人总是很苦恼找不到自己的爱情，但是有些人却是天天都沉浸在甜蜜的爱情当中，不是前者太挑剔，只是后者太滥情了。有些人就爱玩恋爱的小游戏，谈谈情，说说爱，然后在厌倦了以后就对你说“byebye”！这可伤了多少人的心啊，这些星座的爱情就像龙卷风，来得快走得也快！
或许爱情对于你而言只是一件玩玩而已的事情，并不需认真对待，但是当你遇见了某些星座后就会明白，他们爱上了不会随便松手，届时说分手就分手恐怕不是你想象中的轻易而举。招惹了哪些星座后难以“脱身”？星座屋的小编为大家讲述。
很多人都说只要一个人谈恋爱了，那么从这个人的肢体语言，还有满脸春风的气息可以看出这个人是沉浸甜蜜之中的！不过，虽然大部分人是会这样的表现，只是也有那么一些奇葩，他们的恋爱很难让人察觉，甚至让人匪夷所思呢！很低调！恋爱前后没变化的星座！
老周一首《等你下课》勾起了不少人的青春回忆，也是校园爱情的一个共鸣，那些年的爱情很纯真，没有面包的烦恼，没有出轨的困扰，只是简简单单地喜欢一个人，能放学一起走一段路都能开心很久。当年你是等人下课的那一个还是被人等下课的那一个呢？
不管你是否因为善意而说谎，说谎本身就是一件不正确的事情，对别人隐瞒事实的真相会让人内心有种被欺骗的感觉，而且是非常难受的事情！但是有些人就是很喜欢说谎，甚至觉得只要是善意的谎言，能以此来维系感情也是不错的，下面这些：在恋爱中习惯用说谎来维系感情的星座！
爱情重要呢？还是事业重要？或者面包更重要？反正爱情对于以下这几个星座而言，是最最最重要的，不管当前的爱情状况多糟糕，还是要选择继续苟延残喘下去，如果实在是要面对分手了，也会快速找到一段新的恋情去投入。没有爱情的日子，会让其感到世界末日般灰暗……
分手，代表着一段感情的结束，但是也代表从此可以重新开始了吗？过去已经过去，你放得下吗？也许过去让你很难堪，也许过去让你很幸福，只是，当感情走到了尽头，舍不得放手根本就难以有新生活！之后，若是你再遇见一个可以谈恋爱的人，能否挥走过去的阴影而有个新开始呢？
身边的长辈常常灌输我们一种这样的思想，到了工作的年纪也就等于是到了谈恋爱甚至是谈婚论嫁的年纪了，若还是单身一人，就得加紧速度找个伴儿啦！脱单着急与否，见仁见智，反正以下这几个星座对于爱情不将就，也丝毫不着急，相信缘分自由安排，非常佛系。
对爱情投入的人儿，都很容易被关于爱情的事情而牵动着情绪，似乎喜怒哀乐都受制于爱情。俩人相处融洽的时候，觉得人生真好啊，俩人吵架的时候，看啥都觉得不爽……你也是这样的人吗？反正以下这几个星座就是，心情都很受爱情状态的影响。
临近春节，不少人就在惆怅还没有找到对象怎么办，恨不得此时此刻天上就掉个对象下来，至少春节假期有人能够陪伴你，还能带回家炫耀给姨妈大姑看看，甜甜蜜蜜地过个春节，想想都觉得幸福。但是，有几个星座就奉劝各位别恋爱了，单身好处多着呢！
有些人觉得女孩子的粗鲁是真性情，说话直白是直率，而不长眼的拳头更是有个性的一面，这种女孩子给人的第一印象是很有魅力，但是如果找这样的暴力女当女友可不是每一个男人都招架得住的，绝不妥协，这些星男对暴力女敬而远之！
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/*7624_pc:图+*/var cpro_id = "u2960541";& 敲黑板：骑车的注意了，天津这些路口得看灯！敲黑板：骑车的注意了，天津这些路口得看灯！天津资讯前沿随着共享单车的兴起津城多了一批“”骑行大军”他们“来无影 去无踪”“势如疾风 快如闪电”常与机动车爆发“抢路”冲突终于，交管部门放大招了新建了非机动车信号灯3处、人行信号灯61处你注意到这些 “新面孔”没？河西区中环线友谊路交口▼▼▼围堤道左转友谊北路或友谊路方向增设了带有自行车标志的信号灯，在该信号灯绿灯放行左转非机动车的几秒内，左侧直行机动车方向的直行信号灯仍处于红灯状态，有效避免了直行机动车与左转非机动车“打架”。这样的“左转非机动车信号灯”，在和平区南京路河北路交口、红桥区丁字沽三号路绥中路交口也能见到。此外，为确保行人的安全通行，优化慢行交通出行体验，交管部门还在和平区、河西区、南开区、河东区、西青区新增人行横道信号灯61处。▼▼▼据了解，今年，交管部门还将继续增设这种左转非机动车信号灯和人行横道信号灯，以进一步提高城市精细化交通管理水平。小凡还要提醒您，交管部门也在不断加大对“机动车在斑马线处不避让行人”，以及行人、非机动车闯红灯等交通违法行为的治理力度。按照规定，驾驶机动车行经人行横道，不按规定停车让行行人的，将予以罚款100元、记3分的处罚。根据《道路交通安全法》第八十九条：“行人、乘车人、非机动车驾驶人违反道路交通安全法律、法规关于道路通行规定的，处警告或者五元以上五十元以下罚款；非机动车驾驶人拒绝接受罚款处罚的，可以扣留其非机动车。”戳原文，更多惊喜等你！快来第一个点赞吧~写评论发布热搜好文iphone8终于来了!新功能让买i7的人瞬间崩溃...你肾还好吗?<span class="num" data-v-668b上海最值得去的9家二手书店,小怪教你兜兜转转找旧书去啦!<span class="num" data-v-668b【外卖有好料】天黑请闭眼!狼人请开始表演......<span class="num" data-v-668b嫁给“老实人”的她们都后悔了,嫁给男神的她却收获了最忠诚的老婆奴<span class="num" data-v-668b【办公室惨案】点评内容小编吐槽奇葩上司,快看,秒删<span class="num" data-v-668b
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敲黑板！钜派投资集团告诉你这些的注意点
4月27日，受到史上最强关注的“资管新规”终于尘埃落定。钜派投资集团在第一时间研读了正式稿新规的内容。经过研究发现，文件跟之前下发的意见稿，并没有大的出入。在此，钜派投资集团提醒您，新规出炉，弄明白这些很重要：资管新规将过渡期延长至2020年底　　对此，钜派投资集团认为，时间延长，将更加有利于平稳过渡。去年11月，资管新规征求意见稿发布后，留给金融机构的过渡期是否够长是市场关心的一大焦点问题。中国人民银行有关负责人向钜派投资集团提到，“考虑到存量资管产品期限、市场规模及其所投资资产的期限和规模等问题，此次正式发布的意见提出按照‘新老划断’原则设置过渡期，过渡期由原来的日延长至2020年底。”钜派投资集团提醒，过渡期内，金融机构发行新产品应当符合新规。不过，为接续存量产品所投资的未到期资产，维持必要的流动性和市场稳定，过渡期内“可以发行老产品对接，但应当严格控制在存量产品整体规模内，并有序压缩递减，防止过渡期结束时出现断崖效应”。资管新规打破刚兑严控风险方向未变 对此，钜派投资集团认为，虽然新规考虑了市场的承受能力而在过渡期上有所放松，但是严控风险的方向并未改变，明确要求打破刚性兑付，金融机构不得承诺保本保收益。这也就是说，当资管产品出现兑付困难时，金融机构不得以任何形式垫资兑付。钜派投资集团对此咨询了人民银行，认为此举意在引导金融机构转变预期收益率模式，强化产品净值化管理，并明确核算原则。关于刚性兑付的认定情形，钜派投资集团注意到，新规明确包括“违反净值原则对产品进行保本保收益”“采取滚动发行等方式保本保收益”“自行筹集资金偿付或委托其他机构代偿”等。　　对此，钜派投资集团从人民银行的工作人员了解到：“存款类金融机构发生刚性兑付，要足额补缴存款准备金和存款保险保费，非存款类持牌金融机构由金融监管部门和中国人民银行依法纠正并予以处罚。”也就是说，一旦发生刚性兑付，相关机构要受到惩处。新规规定严格规范资管产品投资非标资产　　钜派投资集团认为，与股票、债券等标准化资产相对应，资管产品投资的非标准化资产如何规范是业界争论的一大焦点。非标透明度较低，流动性较弱，往往规避宏观调控政策和资本约束等监管要求，有些还投向了限制性领域，影子银行特征明显。　　而令钜派投资集团欣慰的是，此次新规明确，资管产品投资非标应当遵守金融监管部门有关限额管理、流动性管理等监管标准，并且严格期限匹配。钜派投资集团觉得这样做的目的在于避免资管业务沦为变相的信贷业务，防控影子银行风险，缩短融资链条，降低融资成本，提高服务实体经济的效率和水平。另外，在产品净值化管理方面，钜派投资集团注意到新规规定，考虑到部分资产尚不具备以市值计量的条件，兼顾市场诉求，允许对符合一定条件的金融资产以摊余成本计量。新规规范资管产品杠杆水平　　人民银行有关负责人对钜派投资集团表达了自己的看法，“为维护债券、股票等金融市场平稳运行，抑制资产价格泡沫，应当控制资管产品的杠杆水平。”关于负债杠杆，意见对开放式公募、封闭式公募、分级公募和其他私募资管产品，分别设定了140%、200%、140%和200%的负债比例上限，并禁止金融机构以受托管理的产品份额进行质押融资。在可以分级的封闭式私募产品中，固定收益类产品的分级比例（优先级份额/劣后级份额）不得超过3：1，权益类产品不得超过1：1，商品及金融衍生品类产品、混合类产品不得超过2：1。新规消除多层嵌套限制通道业务　　钜派投资集团了解到，在资管业务迅猛发展过程中，由于行业间监管标准不统一，产品多层嵌套的问题日益凸显，增加了产品复杂程度，抬高了社会融资成本，加剧了市场波动。　　对此，钜派投资集团发现，新规统一同类资管产品的监管标准，要求监管部门对资管业务实行平等准入，促进资管产品获得平等主体地位，从根源上消除多层嵌套的动机。同时，将嵌套层级限制为一层，禁止开展多层嵌套和通道业务。　　人民银行有关负责人向钜派投资集团介绍说，考虑到现实情况，投资能力不足的金融机构仍然可以委托其他机构投资，但不得因此而免除自身应当承担的责任，公募资管产品的受托机构必须为金融机构，受托机构不得再进行转委托。
以上是钜派投资集团针对27日刚刚发布的资管新规，提出的几点需要引起注意的问题。钜派投资集团相信，随着监管力度的逐渐加强，市场秩序越来越规范，一定会带动更多有实力的规范企业，获得更快更好发展。而钜派投资集团，也将一定利用此次契机，加强管理，配合监管，争取实现更大突破。
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保存至快速回贴敲黑板划重点！四六级考试你一定要注意这些
接下来的两天就是四六级考试了呀!
你准备好了没有呀！
不管你是蓄势代发的冲锋选手
还是万事随缘的佛系悟道学生
接下来小新和你说的这些你一定要记住！
敲黑板划重点！
四六级考试注意事项
必备物品：准考证、身份证、学生证、2B铅笔(2支以上，笔要削得平一些)、橡皮、圆珠笔或钢笔(两支以 上)、耳机、耳机电池、手表、小刀(开试题册)、直尺(备用)。
考前饮食：周五晚上吃得清淡一些，以清爽、可口、易消化吸收为准(蔬菜、鱼等)。四级早饭一定要吃(热豆浆/牛奶+馒头等面类食物等)，带上几颗巧克力(甜食有助于兴奋，让自己发挥得更好)
考试当天提前20-25分钟到考场，给自己充足的准备时间。(不用太早，太早未必进得去)。
心理准备：以自信的心态去对待一次新的挑战，不高估自己，不贬低自己，认真对待。
不可携带哪些物品进入考场?
书籍、笔记、资料、草稿纸、任何电子设备
考生在进入考场前都将接受金属探测器检查，入场后将与考试无关的物品放在指定位置。
不要因为这些影响了自己的心情
学生证丢失 由所在院系开具加盖院系公章的证明函；身份证遗失的，应按《考生守则》上的要求，由公安户籍部门开具贴有近期免冠照片的身份证号码证明信。
身份证丢失 考生必须出具临时身份证或户籍部门开具的带有本人相片的相关法律证明，并在相片上加盖公章（复印件无效）。
考中注意事项
1、进入考场后不要再喝过多的水，开始考试前去一次洗手间。
2、发答题卡，仔细填好个人资料，姓名、准考证号、A卷或B卷反复核查是否填写正确。
3、考试中涂卡，仔细看好题号，边做题边涂卡，做完一部分，再核对一下题号是否正确，如果不对，也只需要改一部分，改答案时，一定要用橡皮擦干净，并且注意有没有擦到其他题目，涂的时候深浅适中，不用太用力去涂。
4、答题时，认真审题，明确要求，一定要高度集中注意力快速、准确地认真读题。先易后难，增强自信心，千万不能在一道题上费时太多。尽量做完试题，分分必争 要做到会多少答多少。
5、笔写时，卷面整洁，不让扣分，答卷字迹工整，书写规范美观，增加评定的分数;反之则会导致印象不好而扣分(特别是作文)。
6、认真检查，把好最后一关。检查试卷要求、答题思路、解题步骤、答题结果，特别是答题卡上是否有漏划，划错，跳划等现象
四六级时间分配
英语四级考试时长125 分钟，9:00–11:20
8:40–9:00试音时间
9:00–9:10阅读注意事项，发放考卷，贴条形码
9:10–9:40作文考试时段
9:40–10:05听力考试时段
10:05–10:10考试暂停，收答题卡 1(作文和听力)
10:10–11:20阅读和翻译考试时段
11:20全部考试结束，收答题卡 2 和试题册
注：四级听力部分答题时间为 25 分钟
英语六考试时130 分钟，15:00–17:25
14:40–15:00 试音时间
15:00–15:10阅读注意事项，发放考卷，贴条形码
15:10–15:40作文考试时段
15:40–16:10 听力考试时段
16:10–16:15 考试暂停，收答题卡 1(作文和听力)
16:15–17:25 阅读和翻译考试时段
17:25 全部考试结束，收答题卡 2 和试题册
- - - END - - -
不管明天考试会怎么样
今天晚上大家一定要休息好哦
检查好要带的东西
用一个轻松的心情去考试吧
祝大家考试顺利！
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今日搜狐热点Python编程遇问题，文科生怎么办？
敲黑板了啊，答疑时间到。如果你没有良好的Python编程基础，在尝试应用数据科学方法时遇到了问题和困难，又不知道该如何有效解决，那么这篇文章就是为你写的。请务必认真阅读哟。（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）错误几个月以来，我一直在发布数据科学类的应用案例文章。我的目标是帮助初学者建立信心，激发兴趣。从反馈来看，确实吸引了不少“文科生”来尝试数据科学方法。这里所谓文科生，就是没有编程经验，却又对数据科学感兴趣，甚至不得不实践数据科学（这种压力往往来自于导师、老板和同侪）的人。我承认，这么定义“文科生”，有些利用刻板印象简化问题的成分。实际上，现在不少文科专业学生，都是高素质复合型人才，编程玩儿得比IT类专业都要熟练。如果你恰巧就是个复合型人才，觉得这个称呼冒犯了你，请你谅解。但至少你得承认，相当多的文科专业同学，还是对技术不够熟悉，有抵触甚至是恐惧心理的。我收到了不少读者留言和来信，提出了许多疑问。其中有很大一部分，是在实践编程环节，遇到了错误提示，向我求助。对于这一类的反馈，我秉持着“能帮就帮”的原则。一两句话能够说明的问题，我就旋即答复；对于那些需要深入调查的问题，我会让读者把Jupyter Notebook或者R notebook文件以及数据发给我。这里真得感谢文学化编程环境的提供者们，给我和读者这样便捷沟通、重现问题的方式。但是，按照反馈的情况来看，还有不少读者遇到了问题，没有能够解决，就直接放弃了。我这样确信，是因为前些日子给一年级的硕士研究生布置了同样的练习作业，重现我一系列文章中的结果。他们很快就遭遇到了问题，但是长时间自己瞎折腾，没有跟我及时沟通。直到最近的一次的工作坊，我用了几分钟的时间，消除了一直困扰他们的“疑难杂症”，做出了预期的结果。看他们一个个喜上眉梢的样子，很享受。我能够理解他们的心情。我们总想留给别人聪明、勤奋和积极主动的印象。轻易提出看似异常简单的“傻问题”，可能会让我们的自我评价受挫，觉得自己没有能力，又被别人看作“懒惰”。所以许多情况下，我们遇到问题，喜欢自己先折腾一番。动手折腾并不是坏事。以正确的方法尝试解决问题，会帮你积累认知。所谓的“编程经验”，很多就是从各种失败尝试中提炼出来的。但是如果你面对错误，尝试使用的方法低效，甚至根本不得其法，那就得不偿失了。我们时常揶揄的“从入门到放弃”，往往就是这么来的。本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，我今天跟你谈谈，文科生该如何应对数据科学Python编程中可能出现的问题。许多程序员和专业人士可能会对这样的主题不以为然，甚至嗤之以鼻——除错(debug)是一门专业的学问，你打算一篇文章讲清楚？吹吧！诚然，我不可能用一篇文章讲清楚如何编程除错。我只想给文科生一些建议，因为他们的情况比较特殊。对他们来说，直接列一个清单，说明如何除错是不够满足需求的。咱们得结合具体的场景来谈。文科生遭遇Python编程问题的场景该如何分类呢？我根据长期的观察和思考，认为可以分成3类：照葫芦画葫芦；照葫芦画瓢；找葫芦画瓢。你可能看得不知所云。简单解释一下。文科生使用Python编程，往往没有程序设计的基础训练。他们不是从基础关键词、语法、数据结构、算法的路径学下来的。他们拿到一个任务，一般都有明确的时限，却没有解法清单，唯一的线索是“这个问题可以用Python (或者R)来解决”。有人说，这就像是某人被塞了一把伞，然后推到台风中心。我觉得挺形象的。所以，他们首先寻找的，不会是Python（或者R）的基础教科书，而是样例。如果恰好有个样例，讲如何绘制词云，如何做中文情感分析，如何用决策树分类，如何抽取海量文本的主题……恰好跟他们的任务一致，那他们自然如释重负。于是他们就开始了第一步，照葫芦画葫芦，先把样例中的代码重复实践一遍，确定本地可以运行。做好了第一步，出了正确的结果，他们也就来了信心。下面需要做的，是把自己的数据扔进去，看能否出预期的结果，这一部分，就算作“照葫芦画瓢”。许多人只需要前两步，就能完成任务，高高兴兴收工了。但是如果很不幸，你的任务和样例有一些区别，那你就得在样例基础上，添加新的代码，调用新的软件包来尝试完成任务。你无法自己从头造瓢出来，这一部分就得“自己找葫芦画瓢”了。对大部分“文科生”来说，场景就是这三类了。出离这样的要求，要么外包，要么自己从头学编程。等他扎扎实实学会了，也就不算文科生了。下面咱们分别看看，在这三种不同的情境下，文科生遇到Python编程中的问题，该如何有效尝试解决。说明一下，虽然本文以Python为例讲解方法，但是其中的原理同样使用于大部分数据科学类编程语言和工具，例如R等。学习时请举一反三。画葫芦我们先看第一种场景，也就是“照葫芦画葫芦”。例如说，你打算用决策树做分类，于是找到了我这篇《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》，开始实践，重现结果。前面还好，一直很顺利。你的信心在逐渐积累。听说下面这段代码可以帮你绘制出决策树的图形，你异常欣喜，期待的心情，就如同小时候等着父母出差回家给你带来玩具一样。with open("safe-loans.dot", 'w') as f:
f = tree.export_graphviz(clf,
out_file=f,
max_depth = 3,
impurity = True,
feature_names = list(X_train),
class_names = ['not safe', 'safe'],
rounded = True,
filled= True )
from subprocess import check_call
check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
from IPython.display import Image as PImage
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open("safe-loans.png")
draw = ImageDraw.Draw(img)
img.save('output.png')
PImage("output.png")可是事与愿违，运行后图形没有出来，却见到了一大堆错误信息。看到错误信息，你已经很紧张了。更要命的是，它们还是英文的。于是，你一下子茫然无措了。喝了一杯水，缓了口气，你往后翻文章，到了讨论区。发现其他人也遇到了同样的问题，你眼前一亮。赶紧往后翻，看看有没有解决办法，你看到了作者的答复：好像装了Graphviz，问题就可以解决。你赶紧搜索这个软件，并且下载安装了。安装结束后，你的开始菜单里面，可以看到Graphviz目录。证明你安装成功。你回到Jupyter Notebook下面，重新执行到这一步。按下“Shift+Enter”按键之前，你又激动不已了。然而，你看到的执行结果，竟然还是这样子的：你后悔自己肯定遗漏了讨论区里面的一些重要信息，赶紧返回寻找，你看到了这样的对话：看到别人安装了Graphviz后，问题依然没有解决。你于是决定放弃了。而且可能还会怀疑，那个叫做大卫的家伙，应该是作者的托儿吧。其实你冤枉大卫了。安装了Graphviz以后，他确实成功做出了结果。问题到底处在哪儿？请你往下看。我先说说面对程序给你的这一大堆报错，你该怎么办？首先你要看看，错误出现在哪里。WindowsError
Traceback (most recent call last)
&ipython-input-14-da& in &module&()
11 from subprocess import check_call
---& 12 check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
14 from IPython.display import Image as PImage错误提示的第一段已经告诉你了，问题发生在check_call这一行，行号为12。这就意味着，前面11行，其实都没有问题。这一大段代码用空行分割，一共是3个部分。前面10行是第一部分。中间2行第二部分，后面是第三部分。我们把它拆分成3个Jupyter中的代码段落，单独执行。上面的运行结果，证明我们的猜测是对的。第一段运行起来没问题，第二段只有两句，第一句不报错，只有check_call这一行报错。这样问题就聚焦了。这种拆分复杂问题到简单部分，然后各个击破的方法，可以追溯到笛卡尔。他老人家曾经说过：Divide each difficulty into as many parts as is feasible and necessary to resolve it.注意，这种方法适合于我们此处展示的线性环节。所谓线性，就是顺序执行的若干步骤。前面的改动会对后面有影响，但是后面的改动对前面没有影响。如果你遭遇的是个循环问题，那就要小心了。这种解决方法可能会失效。check_call这一行到底遇到了什么问题呢？我们还是要回到报错信息里，寻找线索。这么长的报错信息，该看哪里呢？我的经验是，问题发生位置要看开头（我们刚才已经做完了），问题症结十有八九要看末尾。我们看看报错信息的末尾是什么：C:\Users\user\Anaconda2\lib\subprocess.pyc in _execute_child(self, args, executable, preexec_fn, close_fds, cwd, env, universal_newlines, startupinfo, creationflags, shell, to_close, p2cread, p2cwrite, c2pread, c2pwrite, errread, errwrite)
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except pywintypes.error, e:
# Translate pywintypes.error to WindowsError, which is
WindowsError: [Error 2]你可能又晕了，这一大堆的术语，我如何懂得？你不需要懂那些东西，看最后的报错信息，叫做“WindowsError: [Error 2]”。这是一个错误代码，但是包含信息不够。我们需要查询一下，2号Windows错误代码，究竟是什么意思。这时候，就该搜索引擎出场了。我们搜索“WindowsError: [Error 2]”，结果如下：我知道，你的吸引力立刻就被图中的中文文字抓住了。但是我告诉你，更应该看的，不是语言种类，而是信息来源。你会注意到，其中一些搜索结果，来自于“stackoverflow.com”这个网站。这个网站，汇集了全世界程序设计中遇到的各种问题和可能的解决办法。你可以把它想想成全球程序员的“知乎”。打开其中的第二条搜索结果。标题信息就已经非常清楚地告诉了你，所谓的“WindowsError: [Error 2]”，是指“系统找不到你指定的文件”。这样我们再次回头审视出问题的代码句：check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])其实，我们是让Python调用一个Graphviz的命令，叫做dot，用它来把我们前面生成的 safe-loans.dot文件，转换成png格式的图片。系统找不到什么文件呢？我们打开当前的demo目录，你会看到 safe-loans.dot文件赫然在目。而png文件此时还没有生成。因此，我们锁定了问题，系统找不到的，是dot这个命令。这就是为什么你必须要先安装Graphviz包。你不安装的话，Python当然找不到dot文件。但是为什么你明明装了Graphviz包，还会遭遇报错呢？你确定这时候Python可以找到dot包了吗？我们尝试一下。到命令提示符下面，执行dot试试看。真相大白了。你在命令提示符下，自己都找不到dot命令，你能指望Python有多智能呢？怎么办？方法其实并不难，只需要加上必要的路径，让电脑知道dot这个命令在哪里，就可以了。我们到C盘的Program Files，或者Program Files(x86)目录下，去找Graphviz安装目录。你会发现，路径为：C:\Program Files(x86)\Graphviz2.38\bin\于是这次你执行：你会看到，没有报错信息了。再接再厉，这次你把完整的命令输入：这次不但没有报错，而且你想要的png文件已经生成了。不过，这些都是你手动完成的，咱们还是需要用程序来完成，不是吗？于是我们回到Jupyter Notebook里，尝试给dot命令一样加上路径。执行！报错信息又来了！而且一模一样啊！注意我们做了改动，但是改动并没有成功。我们就得想想原因是什么了。这次我们搜索执行的Python命令（ check_call ），以及输入路径中的特征部分(Program Files)。把这几个关键词放到搜索引擎里，结果如下：注意第一条结果是帮助文档，我们把目光聚焦在第二条搜索结果上。因为它依然来自stackoverflow.com。我们点击打开这个链接。提问者问，为什么使用（跟我们类似的）完全路径，Python依然找不到命令。被赞同的答题者回答：你应该用斜杠（/），而不是反斜杠（\）。看了这个答案，你可能觉得恍然大悟了吧。于是回到Jupyter Notebook里面，把C:\Program Files(x86)\Graphviz2.38\bin\dot改成了C:/Program Files(x86)/Graphviz2.38/bin/dot。再次运行，这部分不再报错了：你战战兢兢，尝试一直就没能正确运行到的最后一段代码：是不是有一种想要仰天大笑的感觉？现在我们来回答一下，为什么评论里大卫的问题获得了解决，而其他读者似乎没能解决问题呢？罪魁祸首在于操作系统环境差异。大卫用的是macOS。安装Graphviz之后，mac操作系统记录下来了Graphviz的各项可执行命令。Python因此也知道了dot这个命令在哪里。所以调用起来没有任何问题。我写作该文的时候，操作系统也是macOS，所以并没有意识到Windows上运行环境的这种差异。甚至因为2年多以前我就安装了Graphviz，所以在初稿写作的时候甚至都没有把Graphviz作为环境准备的必要组成部分。顺便说一句，根据部分读者反映，他们在Windows上安装了Graphviz后，只需要重启一遍，系统就会自动识别dot命令的完全路径，所以根本就不必修改代码内容。但是其他读者反映这样做了无效。你看，同样是Windows，环境差异都是如此之大的。操作系统、Python软件版本、调用的相关软件包版本……这些环境差异可能直接导致你“照葫芦画葫芦”时候出现严重问题，也是最容易踩到的坑。不过通过咱们前面的叙述，相信你已经找到了从坑里爬起来，甚至是避开坑的方法了。画瓢当你完整重现样例或教程中的运行结果后，就该开始照着葫芦画瓢了。毕竟你需要分析的，是自己独特的数据。但是一定要注意，务必在“画葫芦”完成后，开始画瓢。来信和留言中的许多问题，都是读者在没有完整重现教程结果时，就开始了改动，把不同层次的问题混杂在了一起，就很难发现和解决了。这里咱们举的例子，是这位读者的来信。他看了我那篇《如何用Python做舆情时间序列可视化？》之后，完全重现了结果。然后灌入了自己的数据。我展示的样例用的是饭馆点评信息，他用的是外卖评论信息。这是我原文中读入后数据的样例：这是他的数据：看起来很相似，不是吗？可是前面情感分析等环节都没有问题。到了最后的绘制图形，又是一堆报错信息。复习一下，我们说过报错信息的开头和结尾最为重要。开头是确定位置。因为这里本来就只有一行语句，所以可以忽略。那我们看看结尾吧。注意，这里提示的是取值错误(ValueError)，并且标出了问题，就是评论时间，例如“”。回顾一下，在原文中，评论时间的格式为Python可以识别的时间单位，这样最后绘出的图形才是这样的：而这里，时间显示为“”，应该没错啊。数据框中的时间是从新到旧排列的。我们显示最后一条数据，就是“”。这里我们就需要记住一条非常重要的命令：type()它可以帮助我们搞清楚取值的类型。这一下子，原形毕露了。数据框里面的每一个时间条目，存储的格式都不是Python日期，而是简单的字符串！难怪当我们需要绘制时间序列图形的时候，会报错。明白了问题，方法也就容易找到了。我们再次用搜索引擎，查找Pandas里，把字符串转换为日期的方法。其实Google已经非常聪明地把最相关的结果摆在前面了。但是我们依然可以用老方法，找stackoverflow链接，并且点击进入。选定答案里面清晰明白地告诉我们——使用Pandas数据框的to_datetime函数，并且给出了详细的样例。好的，我们试试看。df.time = pd.to_datetime(df.time)然后我们重新执行刚才的两条语句：看，这次Python正确识别出日期格式。然后我们再绘图：虽然由于数据量过大，后半部分看不大清楚。不过结果已经初步显现了。下面就是分段截取数据，细致地进行可视化的工作了。问题出在哪里呢？对比一下原文使用的excel数据文件，和读者来信里面附带的数据文件，你就能看出端倪了。这是原文使用的餐馆评论原始数据：这是读者使用的外卖评论原始数据：你会看到，原先数据里面不仅有日期，还有时间。虽然时间不过都是些“00:00:00”，但Pandas在读入的时候，会将其自动转化为日期时间格式。然而读者数据里只有日期，没有具体的时间。Pandas读入数据时，不确定要不要做转化，默认就当成字符串来处理了。所以你看，如果你需要“照葫芦画瓢”，一定要仔细对比数据格式，即便是这样微小的差异，都会造成后续运行结果的区别，乃至报错。找葫芦如果样例里面没有提供某个功能，但是你确实需要用到它，怎么办？这个时候似乎手头没有葫芦可以照着画，你得自己找葫芦。例如读完了我那篇《如何用Python做词云？》后，有读者在微信公众号后台留言，询问我如何在绘制词云的时候，把词云变成需要的形状。读者想要的，其实是这样的效果：但是我那篇文章里，并没有提供这样的样例，只能做出下面这种四四方方的词云图。如果你也遇到了类似的问题，我的建议是，按图索骥查询原始文档。你先看看文中，我们究竟用了哪个词云绘制工具包。from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)这里，我们注意wordcloud这个关键词，然后结合python，到搜索引擎里面查找。这回我们不再专门去找stackoverflow网站链接了。因为我们遇到的，不是报错信息，而是一项暂时还不懂得如何使用的功能。搜索结果里的第一项，就是wordcloud词云包的官方github站点。我们点开看看。Github是目前全球最主要的代码托管与分享站点。我也曾经把思维导图秒变成幻灯的代码发布在github上面。右上方几个统计数字很重要，尤其是Star，说明了该项目受欢迎程度。wordcloud软件包的受欢迎数字超过3000，可以说是非常棒的。相较之下，我的代码Star数量只有20，相形见绌啊。我们把网页往下翻，可以找到Example部分。你是不是眼前一亮啊？对，你需要的绘图结果就在这里，而且人家有专门链接直达使用方式。点击一下，你就能看到官方的masked词云样例代码了。浏览代码，你会发现这一段有集中注释：# read the mask image
# taken from
# http://www.stencilry.org/stencils/movies/alice%20in%20wonderland/255fk.jpg
alice_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "alice_mask.png")))这里告诉你，如果打算把词云绘制成特殊的图形外观，你需要在这里指定一个mask图像文件。样例里面的文件叫做alice_mask.png。我们来看看，这个文件是什么样子的。因为源代码就在这里，指定的文件也没有加入完全路径，因此它只可能放在样例代码文件的相同目录下。我们点击页面上方的路径链接，返回到上层目录。目录里面所有的文件都在这里了。我们找到alice_mask.png，点开看看。原来你需要提供这样一张黑白图像，词云会显示在其中的黑色区域内。但是这样的图像需要我自己来绘制吗？这就考验你看代码的时候是不是细致了。有没有注意到这一句？# http://www.stencilry.org/stencils/movies/alice%20in%20wonderland/255fk.jpg这是alice_mask.png图像文件原始地址。我们点击看看。原来这个网站上的文件直接就可以用来做词云图像设置。我们看到上方的路径按钮，点击上一层，进入“movies”。居然有这么多的电影图像可以使用啊。我们再进入到上一层，看看还有哪些其他类别图像可用。看了之后，是不是有一种“芝麻开门”的感觉？可惜的是，tv类别下面，并没有原文提到的“Yes, minister”可供选择。我们随便选一张世界地图来试试看。回到Jupyter Notebook里面，按照我们从原始说明文档里找到的新葫芦，开始画瓢。如果你做出了下面的结果，那么恭喜你，“找葫芦画瓢”工作圆满完成。小结小结一下，对文科生来说，编程中遇到的问题，需要依据不同的场景，分别采取不同的思考清单来尝试有效解决。对于“照葫芦画葫芦”类场景，方法如下：确认你的运行环境尽量和作者的运行环境一致（安装相同的软件版本）。如果环境不一致（例如操作系统差异），遇到问题的时候要时刻意识到这种差异可能是造成无法重复结果的元凶。把遇到问题的代码拆解开。聚焦到实际产生了问题的代码片段上。这就是所谓的“分而治之”。认真阅读报错信息，里面有非常重要的线索。尤其是开头和结尾部分。善用搜索引擎，输入可以准确定义问题的关键字。明白stackoverflow网站的重要性，其中被支持的答案可能一语道破你百思不得其解的问题。对于“照葫芦画瓢”类场景，方法如下：确认你已经圆满完成了“照葫芦画葫芦”过程。确保你自己的数据格式与样例中数据格式一致。认真阅读报错信息，从中找到问题的大致方向。利用搜索引擎查找类似问题的已知有效解决方法。尤其要注意stackoverflow网站的相关链接。对于“找葫芦画瓢”类场景，方法如下：依照类似的功能，按图索骥找到提供相应功能的软件包。阅读其官方说明文档，最好能找到特定功能的样例代码。读代码的时候务必注意注释信息，其中包含了注意事项和重要资源。自己实践的第一步，是用找到的“新葫芦”画出“葫芦”来，然后再尝试“画瓢”。不论对于哪一类场景，你都要明白遇到的问题可能会成为你未来的财富。但前提是你必须把它们及时记录下来，并且养成定期回顾的好习惯。如果实在解决不了问题，最后的一招，就是提问了。但是请你在发问之前，确定自己已经通过上述步骤和流程尝试了可能有效的方法。这不仅是《提问的智慧》里面要求的，更是为了你自己能够学有所得。提问的时候，要注意提供你的运行代码（最好是ipynb这样的格式，包含完整的报错信息）、用到的实际数据，以及你的尝试过程等。信息越详细，别人就越有能力帮助你。向谁提问呢？当然可以问老师、问作者。但是别忘了你一直在使用的stackoverflow网站，本来就是一个让你提问的好地方啊。通过观察别人的问题和答案，你应该不难发现，网站上的高手们，大都非常热心助人。另外，不要满足于永远当一个“文科生”。如果你打算在数据科学的路径上走得足够远、足够稳，夯实基础就是必要的。毕竟人工智能都要进入中小学课程体系了，不是吗？如果你打算好好学习Python基础知识，欢迎阅读《如何高效学Python？》一文。讨论你用Python或者其他编程语言做过数据科学分析任务吗？中间遇到过问题或障碍吗？你是如何处理的，成功了吗？有什么独特的好经验？欢迎留言，分享你的经验和心得，我们一起交流讨论。如果你对我的文章感兴趣，欢迎点赞，并且微信关注和置顶我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。如果喜欢我的文章，请微信扫描下方二维码，关注并置顶我的公众号“玉树芝兰”。如果你希望支持我继续输出更多的优质内容，欢迎微信识别下方的赞赏码，打赏本文。感谢支持！欢迎微信扫码加入我的“知识星球”圈子。第一时间分享给你我的发现和思考，优先解答你的疑问。
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