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图15中的代码运行时会报错，错误信息如下：

我尝试自己谷歌了下解决这个问题，但是没能解决。

Cheers,
94mu.

这一系列书生成的 PDF 似乎不包含 PDF 目录。编译的时候自动生成目录应该是很直接的（如果是 LaTeX 写，应该就是加上 bookmark 宏包。此外我也不清楚是否加上了 hyperref 宏包，没注意到 PDF 中是否有超链接）。

当然软件编译的 PDF 如果没有经过特殊混淆，自动生成 PDF 目录也不麻烦，例如用 pdf.tocgen，只是如果在编译期能自动生成，读者就没必要事后处理了。

问题

1. 这一章，讲散点图的地方，没有讲DataFrame格式的data_frame数据要怎么编，导致无法画鸢尾花数据的散点图
2. 画等高线的地方，除了matplotlib，plotly,电子书中并没有给示例代码，所以无法作图
3. 示例代码中pio.kaleido.scope.default_format = "svg"是会报错的：'NoneType' object has no attribute 'default_format'：
   
4. 根据Bk1_Ch11_01.ipynb导入sns中的鸢尾花数据库iris_sns = sns.load_dataset("iris") ，也会有问题，因此下面的代码无法运行：
   

Q3. 输入一个数字并将其转换为整数，如果输入的不是数字，则提示用户重新输入直到输入数字为止。

您给的答案是：

while True:
    try:
        num = int(input("请输入一个数字："))
        break
    except ValueError:
        print("输入有误，请重新输入！")

print("输入的数字是：", num)

但是如果输入的数字是小数，则获得的是小数的字符串，如'3.14'，但直接用int()也会产生ValueError，无法转化为小数，因此这个答案的bug是无法转化小数为整数
我的答案是：

def f():
    a=input("please input a number:")
    try:
        b=float(a)
        c=int(b)
        print(c)
    except:
        f()

f()

用了函数的方法来实现满足条件

Q4. 求 100 以内的素数。

您给的答案是：

prime_list = []

for num in range(2, 101):
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            break
    else:
        prime_list.append(num)

print(prime_list)

这里面出现了for else的组合，但是对应电子书章节没有介绍这个逻辑

通过查阅，知道如果for循环没有被break强制退出，就会执行else，否则不会执行
此处参考了网络解答：https://blog.csdn.net/weixin_48728769/article/details/123796020

Q5. 请用至少两种不同办法计算1-100中奇数之和。

此处，除了ginger老师的方法，我想到可以用对2取余来乘以原来的数，如果是奇数则余数为1，否则为0，用来选择此数是否用来求和，代码如下：

# 请用至少两种不同办法计算 1-100 中奇数之和
result=0
i=0
while i<=100:
    result+=(i % 2)*i
    i+=1
print(result)

          Book_1_Ch_06__Python运算,

Page 7，"加等于"前面建议换行。

Originally posted by @Maze-is-moon in #45 (comment)

原为是：
“请大家完成下面3道题目”，
但实际只有两道题目

Cheers,
94mu.

page11，变量赋值第一句话似乎有点问题: "大家都已经起初"——“大家都已经清楚”？

辛苦老师下次一并修改~

（我第一次用GitHub，不知为啥图片上传一直出错TAT）

陌生的命名方式, 感觉是没更新

Book_1_Topic_1.01，第5页
“鸢尾花书”的《可视之美》一 册将
后面就没有文字了

图15中的代码原意是”使用zip()计算向量内积“，但代码中并没有出现zip函数，应该是这段代码：

”for i in range(len(a)):
dot_product += a[i] * b[i]“
写错了。

Cheers,
94mu.

此处应为list()可以将输入的可迭代对象转为list数据类型。

list 可以将?

图11中，numpy.repeat()图注与图名numpy.tile()不符

在 NumPy 中矩阵乘法的运算符为 @。 这句话描述不是很准确, 应该是在Python中可以使用@作为Numpy的矩阵乘法运算符,
因为@ 是Python的运算符功能, 而不是 Numpy的

参考
PEP 465 - 用于矩阵乘法的专用中缀运算符

姜老师好！
Page 5 13.3生成数列中numpy.linspace的说明里
“例如，numpy.linspace(1, 10, 6) 生成一个等间距数列 [1, 3.25, 5.5, 7.75, 10]。”
应为“例如，numpy.linspace(1, 10, 5) 生成一个等间距数列 [1, 3.25, 5.5, 7.75, 10]。”

老师，流程图是否需要这样修改？

图17里有一行注释：
”# 这一层相当于消去 P 所在的维度，即压缩“
但是代码里并没有给出P具体是指什么？

Cheers,
94mu.

原文:

# 计算向量内积
# 定义向量a和b
a = [1, 2, 3, 4, 5] 
b = [6, 7, 8, 9, 0]
# 初始化内积为0 
dot_product = 0
# 使用for循环计算内积
for i in range(len(a)):
    dot_product += a[i] * b[i]
# 打印内积
print("向量内积为:", dot_product)

我猜你想说:

v1 = [1, 2, 3, 4, 5]
v2 = [6, 7, 8, 9, 0]

dp = 0

for c1, c2 in zip(v1, v2):
    dp += (c1 * c2)
    
print(dp)

书中原文是：
“esc -> M : 在按下esc进入编辑模式后，将当前cell从代码markdown转成文本”

我的理解是这句话后面是不是应该改成：
“将当前cell从代码转成文本markdown”？

如果理解不对，您直接忽略就好。另外非常感谢您写的这套书，受益匪浅，十分感谢！

老师好！
问题：1.2和1.3的序号顺序反了
谢谢老师的教程～

图7中：
“ #指定步长2，取出第0，2，4，6
print(greeting_str[::2])”
因为greeting_str的长度为11，所以这段代码不仅会取出第0，2，4，6，还会取出第8和第10；

Cheers,
94mu.

表1.编辑模式，常用快捷键里面的快捷键组合：Crtl + [ 和Crtl + ] 的功能写反了

下图是ipynb文件的截图，里面的变量，用的是xx1和xx2

这里是pdf中的图

第二组图应该是numpy.tile()

第三段”再举个几例子，很多函数都返回具体值，比如len() 返回list 元素个数，range() 生成一个可以用在for 循环的整数序列，list() 可以将。“

这一段最后”list()可以将。“没有写完。

Cheers,
94mu.

最后一段中“这是学 Python 必须避免”为病句，可以改成“这是学 Python 所必须避免的”。

另外，原段落是这样：

大家学 Python 时，一定要吸取英语教育的教训。（很多人）学了十几年的哑巴英语，原因就是只关注词汇、语法、应试，而不是利用语言进行口头、书面交流。这是学 Python 必须避免。（我）建议大家在学 Python 编程的时候，一定要抱着极强的“功利心 ”——立刻开始 coding、debugging！

感觉主语有点杂糅（省略主语的情况下又换了主语），可能换一换表达会更流畅。比如：

在学习 Python 的过程中，大家一定要吸取英语教育的教训。很多人之所以在学了十几年的英语之后仍然不会说，就是因为他们只注重词汇、语法和应试，而没有真正把语言用起来，进行口头和书面交流。前车可鉴，在学习 Python 时，大家不妨“功利”一些，边学边练——在学习中就马上开始编码和调试（coding 和 debugging）。

https://github.com/Visualize-ML/Book1_Python-For-Beginners/blob/main/Book1_Ch02_Python_Codes/Bk1_Ch2_01.ipynb 中 3.2.1 等差数列 直接跳到 3.2.3 二元函数，是否应为“3.2.2 二元函数”？

plt.scatter(np.arange(n), a_array)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Arithmetic Progression')
plt.xlabel('Index, $n$')
plt.ylabel('Value, $a_n$')

# 显示图形
plt.show()

报错NameError: name 'a_array' is not defined

大佬，缺少第三章和19-28章，是被官方删了吗？

具体位置：第三段的第一句和第二句表述
【同时，我们可以用 **np.r_[0:3, -1]**构造一个数组，也能提取相同的元素组合。numpy.r_() 是一个用于将切片对象转换为一个沿着第一个轴堆叠的 NumPy 数组的函数。】

大佬，在book1目录中部分章节缺失，是被屏蔽了吗？

Page7，表2，命令模式，常用快捷键

这里应该是不断按“shift + ↑”、“shift + ↓”

请老师查看，谢谢

一维数组 → 列向量
如图 2所示，利用 numpy.reshape(a, (1, -1))，我们可以把一维数组 numpy.arange(-7, 7+1) 转
化为形状为 (15, 1) 的二维数组，也称列向量，即 15 × 1 矩阵。

此处应为 numpy.reshape(a, (-1, 1)) 才可以把 shape 转为(15, 1)

具体位置在 “13.6 随机数” 小标题下第一段

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint)。生成等间距数列，从起始值 start 开始，到结束值
stop 结束，num 指定数列的长度 (元素的个数)，默认为 50。endpoint 参数指定是否包含结束
值。例如，numpy.linspace(1, 10, 6) 生成一个等间距数列 [1, 3.25, 5.5, 7.75, 10]。
修改为**[ 1. , 2.8, 4.6, 6.4, 8.2, 10. ] **

本课的习题是：从零开始复刻 Bk1_Ch2_01.ipynb

问题1：

但是在导入包的时候，因为numpy的版本不对
通过网络查询得知：https://blog.csdn.net/weixin_47001721/article/details/110354183
导致不能正常引入plotly.express模块，报错：plotly express requires pandas to be installed.

措施1：

替换numpy版本为1.19.3，中途遇到的问题，如果没有在jupyterlab的kernal sessions 终止掉，就会导致pip uninstall失败，从而产生一个奇怪的残留包，命名前缀为“~”，
从而导致这样的warning：WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (e:\anaconda\lib\site-packages)

问题2：

替换numpy版本后，matplotlib的版本又和numpy不兼容，导致matplotlib的导入错误

措施2：

折中一下，换成numpy==1.21，又会产生一些warning： warnings.warn("loaded more than 1 DLL from .libs:"

问题3

3.2的动态图，都无法通过运行展示，应该是plotly.express模块没有正确导入的原因

总结

anaconda的环境管理，python的安装包管理，希望ginger老师可以新增教程，感谢万分！

如题

图2中的示意矩阵，是4行6列，而且里面没有具体的数字。感觉可以适当缩小矩阵的规模，并在里面填充上数字。

我记得其他书和习惯中，一般都是ctrl/alt/shift/tab/enter这样的顺序。
所以建议把shift+ctrl这种，调整成ctrl+shift，以便与习惯一致，谢谢。

图1.新建Notebook，只存在点击标识，没有Notebook的背景

如图，此处建议补充红字。

请问缺少的章节在哪？

具体位置：13.1 什么是Numpy？-- 章节内的第三段。
表述库的话，应该注意大小写，如 NumPy 这样。所以，【此外，如果大家需要处理有标签、多维数组数据的话，推荐使用 xarray。】这里的xarray，修改为Xarray，感觉更好一些。

第 9 页这个例子表达的意思错误，这里说使用 zip来实现向量内积，却没有使用。
我猜测是不是应该这样实现：

for x, y in zip(a, b):
    dot_product += x * y

不是什么大的错误，是表述上有问题，“这就是为什么鸢尾花书系列会选择Python作为编成语言的原因”，应该是“这就是为什么...”或者“这就是...的原因”比较通顺。

图5 arimuth应为azimuth