@MisakaTian #24 谢谢回复。做数据分析有个很重要的需求。就是变量查看器。Matlab 和 Spyder 都可以查看矩阵型变量的数据值。只要在变量空间中双击变量名。就会以表格的形式给你呈现出来。好像 pycharm 的也有这个功能。这种有点刚需的功能好像 jupyter 不具备吧。难道做数据挖掘的人都有很强的 PDF 导出或授课演示需求？为什么 anaconda 要集成 jupyter 呢？
另外听说以前的 Spyder 不稳定。写代码如果不经常保存。有时会欲哭无泪。作为懒人包管理工具。anaconda 集成这种 ide 是不是有点难为懒人？

@Mithril #5 谢谢你的回复。“Python 本身没有项目文件。你直接 import 一个库是没法指定版本的。全靠系统里面有啥就用啥。
所以需要一个 virtualenv 去隔离你不同脚本的“系统环境”，用于给不同脚本提供不同的库环境。”————如此说来在 anaconda 会把不同历史版本的 python 解析器。和不同历史版本的 pandas，numpy 包都下载到本地。根据你项目需要。你需要先新建一个本地虚拟环境。在这个虚拟环境中指定用哪个版本的解析器和第三方包。对么？若果是这样。那安装 anaconda 的时候。它岂不是要把各个历史版本的包都给你下载下来？这就是 anaconda 非常臃肿的原因是么？
如果我以上理解正确。那么对于小白来说新建一个虚拟环境时你需要为这个虚拟环境指定各个包的版本号。可是小白怎么知道呢？如果知道的话那么就像很多老手一样自己去手工 pip 对应版本的包去了。这是不是一个悖论？


“另外它作为胶水，很多依赖的库并不是 python 写的。特别是一些需要高性能计算的地方，光靠 python 是不行的。然而 python 自带的那个 pip 就只能管理 python 包，所以人们做了 conda 去作为一个更通用的包管理系统去解决这些乱七八糟的问题。”
——————那是不是装 conda 就可以了。没必要装 anaconda 了？

@ddzzhen 谢谢你的回复。你的看法我同意。不知道你有什么数学书推荐呢？

@whileFalse 谢谢回复。我想起了连续复利公式(1+r/n)^n 。其中 r 是年利率。那么如果剩余天数是“21 年 9 月 1 日“距今是 0.55 年。那么我是否应该将“21 年 9 月 1 日兑付利息 4 元”按照 (1+r*0.55)计算？之所以指数没有^0.55 。是因为计息次数只有 1 次。
而后续的”22 年 9 月 1 日本息兑付 104 元“ 应该先除以（ 1+r ），折到 21 年 9 月 1 日。然后再除以(1+r*0.55)，折到今日。
不知道我这么考虑是否正确。
当然以上假设收益率曲线是平的。因为大部分时候计算 npv 的时候都是用一个统一的 r 来计算的！

@kZime 谢谢回复。此问题已经想明白了。就是按照链式法则一步一步去解就得到第三步结论了

@murmur #1 炼丹我知道。请问什么是“突破炼丹”？

@Ayahuasec 谢谢回复。请问这属于微积分哪一章的内容，我去翻翻书，补补课。

@RingoTC 谢谢你的回复和配图。目前我所看到的拉格朗日乘数例题，都是求到原点距离的极值。你回复中配图的极值显然不是指到原点的距离。那么 f(x,y)表达式应该是怎么样的呢？

@gaint97 可以复习一下就可以想起来了

@YUX 求科普，此处 mba 是什么意思？

@Baboonowen excel 的那些不常用功能是使用了？效果如何？

@janxin 谢谢回复

@janxin 谢谢回复。所以你现在工作是 M1+intel 两个笔记本？ M1 上的 excel 在做一些回归，规划求解，数据--获取外部数据时，稳定性如何 bug 多么？另外，M1 上的 office 不便宜吧。

@dayeye2006199 有时候没网也想跑跑数据。另外，有时候也有数据安全的考量。

另外，云端有 python 常用环境的算力，有哪些服务商推荐的么？

@YUX #17 谢谢回复。你的回复对我很有帮助。

@YUX 请问现在有哪些接班 pandas 和 numpy 的库？

@liprais 哪里说的不对，还请指教。

@YUX 谢谢针对性的回复。特别是 3 、推荐的链接。关于 4 、并行能力不强在数据领域应该是个短板吧（排除掉需要用服务器跑的数据）。然后说是非常好的 terminal，那么推荐的理由有哪些呢？

@loliordie 谢谢回复。请问你在 M1 的笔记本上用过哪些库，出现了什么问题。而可否分享一下。excel 用起来如何。例如在 excel 上做回归分析，规划求解