2021-01-01 13:49:46

docs/1.md

@@ -179,9 +179,9 @@ Linux 版本很多，这里给出 Debian、Ubantu、CentOS 和 Fedora 的安装
 $ bash Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh
 ```
 
-> 笔记：某些 Linux 版本在包管理器中有满足需求的 Python 包，只需用类似 apt 的工具安装就行。这里讲的用 Anaconda 安装，适用于不同的 Linux 安装包，也很容易将包升级到最新版本。
+> 笔记：某些 Linux 版本在包管理器中有满足需求的 Python 包，只需用类似`apt`的工具安装就行。这里讲的用 Anaconda 安装，适用于不同的 Linux 安装包，也很容易将包升级到最新版本。
 
-接受许可之后，会向你询问在哪里放置 Anaconda 的文件。我推荐将文件安装到默认的 home 目录，例如`/home/$USER/anaconda`。
+接受许可之后，会向你询问在哪里放置 Anaconda 的文件。我推荐将文件安装到默认的`home`目录，例如`/home/$USER/anaconda`。
 
 Anaconda 安装包可能会询问你是否将`bin/`目录添加到`$PATH`变量。如果在安装之后有任何问题，你可以修改文件`.bashrc`（或`.zshrc`，如果使用的是 zsh shell）为类似以下的内容：
 

docs/a.md

@@ -1264,7 +1264,7 @@ memmap([[ 0.7584, -0.6605,  0.8626, ...,  0.6046, -0.6212,  2.0542],
 
 ## HDF5 及其他数组存储方式
 
-PyTables 和 h5py 这两个 Python 项目可以将 NumPy 的数组数据存储为高效且可压缩的 HDF5 格式（HDF 意思是“层次化数据格式”）。你可以安全地将好几百 GB 甚至 TB 的数据存储为 HDF5 格式。要学习 Python 使用 HDF5，请参考 pandas 线上文档。
+PyTables 和 H5Py 这两个 Python 项目可以将 NumPy 的数组数据存储为高效且可压缩的 HDF5 格式（HDF 意思是“层次化数据格式”）。你可以安全地将好几百 GB 甚至 TB 的数据存储为 HDF5 格式。要学习 Python 使用 HDF5，请参考 pandas 线上文档。
 
 # A.9 性能建议