🌐 [translation-sync] FIX: seven source-side defects in python_by_example, functions, numpy and pandas

.translate/state/functions.md.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
-source-sha: 1b356ab5e60d8f6939446fd5f47c243593a2abd3
-synced-at: "2026-05-04"
-model: claude-sonnet-4-6
+source-sha: aacff3815993e8bea8db7b63df72a0a038e220c1
+synced-at: "2026-08-05"
+model: claude-sonnet-5
 mode: UPDATE
 section-count: 7
-tool-version: 0.14.1
+tool-version: 0.25.0

.translate/state/numpy.md.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
-source-sha: a2b929f15e703b6942e8b80a29011c51f234b1e0
-synced-at: "2026-05-13"
-model: claude-sonnet-4-6
+source-sha: aacff3815993e8bea8db7b63df72a0a038e220c1
+synced-at: "2026-08-05"
+model: claude-sonnet-5
 mode: UPDATE
 section-count: 8
-tool-version: 0.15.0
+tool-version: 0.25.0

.translate/state/pandas.md.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
-source-sha: 811accdd4ed8803df3a7123ada3b560bc3110712
-synced-at: "2026-06-19"
-model: claude-sonnet-4-6
+source-sha: aacff3815993e8bea8db7b63df72a0a038e220c1
+synced-at: "2026-08-05"
+model: claude-sonnet-5
 mode: UPDATE
 section-count: 5
-tool-version: 0.15.0
+tool-version: 0.25.0

.translate/state/python_by_example.md.yml

@@ -1,6 +1,6 @@
-source-sha: 3241a07f00b1fb4d2bebc6989d1f480847e08e31
-synced-at: "2026-04-25"
-model: claude-sonnet-4-6
+source-sha: aacff3815993e8bea8db7b63df72a0a038e220c1
+synced-at: "2026-08-05"
+model: claude-sonnet-5
 mode: UPDATE
 section-count: 6
-tool-version: 0.14.1
+tool-version: 0.25.0

lectures/functions.md

@@ -292,7 +292,6 @@ quad(lambda x: x**3, 0, 2)
 
 ## 应用
 
-
 ### 随机抽取
 
 再次考虑 {doc}`前一讲 <python_by_example>` 中的以下代码
@@ -465,7 +464,7 @@ def x(t):
 
 * 帧是存储给定函数调用的局部变量的地方
 * 栈是用于处理函数调用的内存
-  * 一个先进后出（FILO）队列
+  * 一种后进先出（LIFO）数据结构
 
 这个例子有些刻意，因为第一个（迭代）解通常比递归解更受欢迎。
 

lectures/numpy.md

@@ -238,7 +238,7 @@ z
 
 另请参阅 `np.asarray`，它执行类似的功能，但不会对已在 NumPy 数组中的数据进行独立复制。
 
-要从包含数值数据的文本文件中读取数组数据，使用 `np.loadtxt`——详情请参阅[文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.io.html)。
+要从包含数值数据的文本文件中读取数组数据，使用 `np.loadtxt` ——详情请参阅[文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.io.html)。
 
 ### 数组索引
 
@@ -1263,7 +1263,7 @@ class DiscreteRV:
 
 然而，这里有一个问题。
 
-假设在创建 `discreteRV` 实例后修改了 `q`，例如
+假设在创建 `DiscreteRV` 实例后修改了 `q`，例如
 
 ```{code-cell} python3
 q = (0.1, 0.9)
@@ -1394,7 +1394,7 @@ F.plot(ax)
 
 在本练习中，尝试使用 `for` 循环来复现以下广播操作的结果。
 
-**第一部分**：尝试使用 `for` 循环复现以下简单示例，并将你的结果与下面的广播操作进行比较。
+**第 1 部分**：尝试使用 `for` 循环复现以下简单示例，并将你的结果与下面的广播操作进行比较。
 
 ```{code-cell} python3
 
@@ -1413,7 +1413,7 @@ tags: [hide-output]
 print(A)
 ```
 
-**第二部分**：继续复现以下广播操作的结果。同时，比较广播和你实现的 `for` 循环的速度。
+**第 2 部分**：继续复现以下广播操作的结果。同时，比较广播和你实现的 `for` 循环的速度。
 
 对于本练习的这一部分，你可以使用 `quantecon` 库中的 `tic`/`toc` 函数来计时执行。
 
@@ -1453,7 +1453,7 @@ print(B)
 :class: dropdown
 ```
 
-**第一部分解答**
+**第 1 部分解答**
 
 ```{code-cell} python3
 rng = np.random.default_rng(123)
@@ -1483,7 +1483,7 @@ print(np.array_equal(A, C))
 ```
 
 
-**第二部分解答**
+**第 2 部分解答**
 
 ```{code-cell} python3
 

lectures/pandas.md

@@ -391,7 +391,7 @@ df.apply(update_row, axis=1)
 
 ```{code-cell} ipython3
 # 将所有小数四舍五入到2位小数
-df.map(lambda x : round(x,2) if type(x)!=str else x)
+df.map(lambda x : round(x,2) if not isinstance(x, str) else x)
 ```
 
 **应用：缺失值插补**
@@ -414,8 +414,8 @@ df
 ```{code-cell} ipython3
 # 将所有NaN值替换为0
 def replace_nan(x):
-    if type(x)!=str:
-        return  0 if np.isnan(x) else x
+    if not isinstance(x, str):
+        return  0 if pd.isna(x) else x
     else:
         return x
 
@@ -547,7 +547,7 @@ r = requests.get('https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?bgcolor=%23e1e
 * 切换到另一台机器
 * 通过阅读[文档](https://requests.readthedocs.io/en/latest/)解决代理问题
 
-假设一切正常，你现在可以使用调用 `requests.get('https://research.stlouisfed.org/fred2/series/UNRATE/downloaddata/UNRATE.csv')` 返回的 `source` 对象继续操作：
+假设一切正常，你现在可以根据调用 `requests.get(url)` 返回的数据来构建 `source` 对象：
 
 ```{code-cell} ipython3
 url = 'https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?bgcolor=%23e1e9f0&chart_type=line&drp=0&fo=open%20sans&graph_bgcolor=%23ffffff&height=450&mode=fred&recession_bars=on&txtcolor=%23444444&ts=12&tts=12&width=1318&nt=0&thu=0&trc=0&show_legend=yes&show_axis_titles=yes&show_tooltip=yes&id=UNRATE&scale=left&cosd=1948-01-01&coed=2024-06-01&line_color=%234572a7&link_values=false&line_style=solid&mark_type=none&mw=3&lw=2&ost=-99999&oet=99999&mma=0&fml=a&fq=Monthly&fam=avg&fgst=lin&fgsnd=2020-02-01&line_index=1&transformation=lin&vintage_date=2024-07-29&revision_date=2024-07-29&nd=1948-01-01'

lectures/python_by_example.md

@@ -391,9 +391,9 @@ plt.plot(ϵ_values)
 plt.show()
 ```
 
-while 循环将持续执行由缩进分隔的代码块，直到条件（```i < ts_length```）被满足。
+while 循环将持续执行由缩进分隔的代码块，只要条件（`i < ts_length`）被满足。
 
-在本例中，程序将持续向列表 ```ϵ_values``` 添加值，直到 ```i``` 等于 ```ts_length```：
+在本例中，程序将持续向列表 `ϵ_values` 添加值，直到 `i` 等于 `ts_length`：
 
 ```{code-cell} python3
 i == ts_length # while 循环的终止条件