当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深，每天都会有大量的数据产生，我们经常会感到数据越来越多，但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息，可以理解为对数据集处理之后的结果，是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西，而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就称之为数据分析，它是数据科学工作的一部分。数据分析师的职责和技能栈HR在发布招聘需求时，通常将数据工程、数据分析、数据挖
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机
很多文章都有介绍怎么写好 Python，我今天呢相反，说说写代码时的几个坏习惯。有的习惯会让 Bug 变得隐蔽难以追踪，当然，也有的并没有错误，只是个人觉得不够完美。注意：示例代码在 Python 3.6 环境下编写1、用列表作函数的默认参数看下面这个例子正常我们期望的结果应该是这样的但当我们执行代码后，只会得到这样的结果与预期不一致。为什么呢？因为 Python 列表是可变对象，而且函数传参又是
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子，单词 Python (区分大小写) ：这幅图来自：books.google.com/ngrams… ，描绘了单词 ‘Python’ 的使用量随时间的变化。它是由谷歌的n-gram 数据集驱动的，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在
在今天的内容中，我将分享 12 个 Python Pro Snippet 代码，让你感觉自己是一名专业开发人员。这篇文章是你的 Python 工具箱，你可以在其中复制粘贴代码到你的项目中，所以收藏好它，并开始使用Python吧。1.多参数功能使 Python 成为顶级编程语言的一件事是它为程序员提供了自由，你可以在函数调用中传递无限的参数，而无需在函数参数中声明它们，看看下面的代码示例。# Mul
每天我们都会面临许多需要高级编码的编程挑战。你不能用简单的 Python 基本语法来解决这些问题。在本文中，我将分享 13 个高级 Python 脚本，它们可以成为你项目中的便捷工具。如果你目前还用不到这些脚本，你可以先添加收藏，以备留用。好了，我们现在开始吧。1.使用 Python 进行速度测试这个高级脚本帮助你使用 Python 测试你的 Internet 速度。只需安装速度测试模块并运行以下
天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天
今天给大家分享Python处理Word的第三方库：Python-Docx。什么是Python-Docx？Python-Docx是用于创建和更新Microsoft Word（.docx）文件的Python库。日常需要经常处理Word文档，用Python的免费第三方包：Python-Docx处理docx十分方便。而且这个包和pandas包结合使用，可以在word插入excel表格，节省了很多复制、粘贴
如果你正在寻找最强大的 Python 抓取工具？不要再看了！这一行代码将帮助你立即启动并运行。ScrapeasyScrapeasy 是一个 Python 库，可以轻松抓取网页并从中提取数据。它可用于从单个页面抓取数据或从多个页面抓取数据。它还可用于从 PDF 和 HTML 表格中提取数据。Scrapeasy 让你只用一行代码就可以用 python 抓取网站，它非常便于使用并为你处理一切。你只需指定
1 abs()绝对值或复数的模In [1]: abs(-6) Out[1]: 62 all()接受一个迭代器，如果迭代器的所有元素都为真，那么返回True，否则返回FalseIn [2]: all([1,0,3,6]) Out[2]: False In [3]: all([1,2,3]) Out[3]: True3 any()接受一个迭代器，如果迭代器里有一个元素为真，那么返回True，否则返回
学 Python 怎样才最快，当然是实战各种小项目，只有自己去想与写，才记得住规则。今天给大家分享的是 15个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。1.重复元素判定以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。def all_unique(lst): return len(lst) == len(
大多数程序员不知道的令人难以置信的功能列表。Python 是顶级编程语言之一，它具有许多程序员从未使用过的许多隐藏功能。在这篇文章中，我将分享你可能从未使用过的13 个 Python 特性。1.列表Stepping这是一个 step 参数，可以通过采取几个步骤来分割你的列表。此外，你可以使用 step 参数来反转整数。看看下面的代码示例：# 列表Stepping data = [10, 20, 3
今天笔者带大家，梳理几个常见的基于文本终端的 UI 框架，一睹为快！Curses首先出场的是 Curses。Curses 是一个能提供基于文本终端窗口功能的动态库，它可以:使用整个屏幕创建和管理一个窗口使用 8 种不同的彩色为程序提供鼠标支持使用键盘上的功能键Curses 可以在任何遵循 ANSI/POSIX 标准的 Unix/Linux 系统上运行。Windows 上也可以运行，不过需要额外安装
今天我们一起学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。 最后，你将学习如何克服可能遇到的各种挑战，例如下载重定向的文件、下载大型文件、完成一个多线程下载以及其他策略。1、使用requests你可以使用requests模块从一个URL下载文件。考虑以下代码:你只需使用requests模块的get方法获取URL，并将
重复性任务总是耗时且无聊，想一想你想要一张一张地裁剪 100 张照片或 Fetch API、纠正拼写和语法等工作，所有这些任务都很耗时，为什么不自动化它们呢？在今天的文章中，我将与你分享 10 个 Python 自动化脚本。所以，请你把这篇文章放在你的收藏清单上，以备不时之需，在IT行业里，程序员的学习永无止境……现在，让我们开始吧。01、 图片优化器使用这个很棒的自动化脚本，可以帮助把图像处理的
在 PyCharm 中是可以通过内置的工具来连接、操作数据库的，并且对于市面上大多数主流数据库都是支持的。本篇教程就教大家如何通过 Pycharm 内置的数据库工具连接 MySQL 数据库。连接 MySQL首先打开 PyCharm ，点击菜单栏的 View --> Tool Windows --> Database或者直接点击 PyCharm 右侧的 Databas
Python 无限恶搞朋友电脑，别提有多爽了，哈哈，打造自己的壁纸修改器，电脑无限锁屏， 无线弹窗，都在这里！！！1、修改电脑桌面壁纸工具使用开发环境：python3.7， Windows10使用工具包：win32api，win32con, win32gui, os, randomwin32的工具下载命令：pip install pywin32项目解析思路桌面数据信息是保存在注册表上的内
今天给大家准备了60个Python日常高频写法，如果觉得有用，那就点赞收藏起来吧～一、 数字1 求绝对值绝对值或复数的模In [1]: abs(-6) Out[1]: 62 进制转化十进制转换为二进制：In [2]: bin(10) Out[2]: '0b1010'十进制转换为八进制：In [3]: oct(9) Out[3]: '0o11'十进制转换为十六进制：In [4]: hex(15) O
在这个自动化时代，我们有很多重复无聊的工作要做。想想这些你不再需要一次又一次地做的无聊的事情，让它自动化，让你的生活更轻松。那么在本文中，我将向您介绍 10 个 Python 自动化脚本，以使你的工作更加自动化，生活更加轻松。因此，没有更多的重复任务将这篇文章放在您的列表中，让我们开始吧。01、解析和提取 HTML此自动化脚本将帮助你从网页 URL 中提取 HTML，然后还为你提供可用于解析 HT
我们经常需要解析用不同语言编写的数据，Python 提供了许多第三方库来解析或拆分用其他语言编写的数据，今天我们来学习下 Python XML 解析器的相关功能。下面一起来看看吧~什么是 XML？XML 是可扩展标记语言，它在外观上类似于 HTML，但 XML 用于数据表示，而 HTML 用于定义正在使用的数据。XML 专门设计用于在客户端和服务器之间来回发送和接收数据。看看下面的例子：<?
如果你之前没用过进度条，八成是觉得它会增加不必要的复杂性或者很难维护，其实不然。要加一个进度条其实只需要几行代码。在这几行代码中，我们可以看看如何在命令行脚本以及 PySimpleGUI UI 中添加进度条。下文将介绍 4 个常用的 Python 进度条库：Progress第一个要介绍的 Python 库是 Progress。你只需要定义迭代的次数、进度条类型并在每次迭代时告知进度条。import
01、round() 函数你认为以下代码的结果是什么：print(round(9/2)) print(round(7/2)) print(round(3/2))答案：4、4、2为什么 print(round(7/2)) 输出4 而不是 3，或者为什么 print(round(9/2)) 输出 4 而不是 5？这是因为，在 python 中，round 函数实现了银行式的四舍五入，其中所有的半值都被
1、项目背景项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征，为运营决策提供支持建议。本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。2、数据集介绍数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的行为数据表，表中共有五个字段，各字段含义如下图所示:3、数据清洗# 导入py
“Python编程几乎能做任何事，只要你敢想，敢尝试！”，今天来看下用Python代码怎么来控制你的安卓手机。具体的说是代替你的手，实现自动的触摸和一些动作，实现自动化操作！主要用的是安卓手机的Android调试桥（Android Debug Bridge），它是一个非常有用的工具！本文的这个快速指南中，我将向你展示如何使用Python代码与ADB交互，并如何创建2个快速脚本。ADB（Androi
圣诞狂欢，感恩有你?欢迎来到令人兴奋的自然语言处理和机器学习世界！今天，我们将探索 ChatGPT 的功能，它是由 OpenAI 公司开发的目前最先进的人工智能工具。当然，你也可以将其看作是一个智能机器人。ChatGPT 最令人印象深刻的功能之一是它能够根据简单的描述生成源代码。想象一下，无需自己编写一行一行的代码，就能快速构建一个完整的网站，听起来好像令人难以置信？但是，ChatGPT却能帮助我
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA Python包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的Python包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。DTalePandas-profilingswe
SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议,它是⼀一组⽤用于由源地址到⽬目的地址传送邮件的规则，由它来控制信件的中转⽅方式。python的smtplib提供了了⼀一种很⽅方便便的途径发送电⼦子邮件。它对smtp协议进⾏行行了了简单的封装。1. 准备用来发送邮件的邮箱账号准备好邮箱账号和邮箱登录授权码。不同类型邮箱获取授权码的方式大同小异，这儿以QQ邮箱
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？简单来说这段过程发生了以下四个步骤：查找域名对应的IP地址。向IP对应的服务器发送请求。服务器响应请求，发回网页内容。浏览器解析网页内容。那么学习爬虫需要掌握哪些库呢通用：1.urllib -网络库
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
