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- Pycharm区域设置：位置查找及个性化指南！
- <p>在PyCharm中，区域设置通过代码折叠功能实现。具体步骤如下：1.打开PyCharm并加载项目文件。2.在代码块开始和结束处添加特殊注释，如#<editor-folddesc="区域描述">#你的代码在这里#</editor-fold>。这样可以提高代码的可读性和管理性。</p>
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 497浏览 收藏
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- Python新手避坑！代码结构入门指南！
- Python代码的基本结构包括模块、函数、类、语句和表达式。1.模块是代码组织的基本单位。2.函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。3.类定义对象的属性和方法，支持面向对象编程。4.语句和表达式是代码的基本执行和计算单位。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 497浏览 收藏
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- Pythonyield教学：手把手教你搞定生成器与迭代器
- 生成器和迭代器的区别在于生成器是特殊的迭代器通过yield实现无需手动编写__next__()方法。1.迭代器是实现__iter__()和__next__()方法的对象如list、dict、str需调用iter()才能成为迭代器。2.生成器通过函数中的yield自动生成__next__()逻辑每次调用next()会从上次yield处继续执行。3.yield的作用是暂停函数并保存状态实现惰性求值节省内存适合处理大数据流。4.yield与return不同return直接结束函数而yield返回值后保留函数状态
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 497浏览 收藏
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- Python模板方法模式详解与应用实践
- 在Python中实现模板方法模式需定义包含算法骨架的抽象类，并将部分步骤延迟到子类中实现。1.定义一个抽象基类，其中包含一个模板方法，该方法定义了算法的执行顺序；2.模板方法调用一些抽象方法，这些方法必须在子类中实现；3.基类可提供具体方法供子类使用或重写；4.子类实现变化的步骤，保持算法整体结构不变。例如，AbstractClass定义了template_method按照step_one、step_two、step_three顺序执行，其中前两个为抽象方法需子类实现，step_three可被子类重写。模
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 设计模式 模板方法模式 497浏览 收藏
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- PyCharm图形界面显示问题解决方法
- 在PyCharm中解决图形不显示问题的方法包括：1.确保代码中包含显示命令，如plt.show()；2.检查PyCharm的运行配置，确保启用图形界面支持；3.更新图形驱动以解决兼容性问题；4.使用虚拟环境隔离依赖；5.在其他环境中运行代码排除PyCharm特有问题。
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- Python处理JSON的高效方法
- Python操作JSON的核心是使用json模块的四个函数。1.json.loads()将JSON字符串转为Python对象；2.json.dumps()将Python对象转为JSON字符串，可设置indent美化格式；3.json.load()从文件读取JSON数据；4.json.dump()将Python数据写入JSON文件。常见问题包括编码错误、数据类型不匹配和JSON解析异常，需注意ensure_ascii=False支持中文、处理布尔值与None的转换及捕获JSONDecodeError。对于嵌
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 497浏览 收藏
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- ch在Python中代表字符变量名
- 在Python中，"ch"通常是"character"（字符）的缩写，用于存储单个字符。其他常见字符变量名包括：1.char，2.letter，3.symbol，4.digit。选择变量名时应考虑一致性、语义清晰和避免冲突，以提高代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 497浏览 收藏
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- Python自动化报表：JupyterLab实战指南
- Python结合JupyterLab能实现自动化报表的核心原因在于其端到端的数据处理与报告生成能力，具体步骤包括：1.数据获取与加载，使用pandas从CSV、数据库或API读取数据；2.数据清洗与预处理，通过fillna()、dropna()等方法处理缺失值，利用merge()、pivot_table()进行数据重塑；3.数据分析与计算，如groupby()实现分组统计；4.数据可视化，借助matplotlib、seaborn或plotly生成图表；5.报表整合与输出，结合Markdown撰写说明，并导
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 497浏览 收藏
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- numpy是什么？数值计算库全面解析
- NumPy的核心是其多维数组对象ndarray，提供了高效的数组操作和数学函数。1)NumPy简化了数组操作和基本统计计算，如数组乘法和均值计算。2)它支持复杂的矩阵运算，如矩阵乘法和求逆。3)NumPy的向量化操作显著提升了大规模数据处理的性能。4)使用时需注意内存管理和广播机制，及时更新版本并使用内存映射和调试工具。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 497浏览 收藏
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- Python构建可解释医疗异常检测系统
- 要构建可解释的医疗异常检测系统，核心在于结合机器学习算法与透明解释工具，以提升临床决策的可靠性与医生信任度。首先，数据预处理是关键步骤，需进行缺失值处理、特征工程（如时间序列统计特征提取、分类变量编码）及隐私保护。其次，模型选择需考虑异常检测算法的适用性，如IsolationForest适用于高维稀疏数据，One-ClassSVM适合非线性关系，而Autoencoder适合大规模复杂模式。第三，模型训练后需引入解释性框架，如SHAP和LIME，前者基于博弈论计算特征贡献值，适用于全局与局部解释；后者通过局
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 机器学习 可解释性 医疗异常检测 解释工具 497浏览 收藏
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- PythonSelenium填表技巧实战教程
- Python实现自动化填表的核心工具是Selenium，它通过驱动浏览器模拟用户操作。1.安装Selenium使用pipinstallselenium，并配置对应浏览器的驱动如ChromeDriver；2.使用find_element方法定位网页元素，优先选择ID或NAME，填写内容用send_keys；3.验证码处理可借助OCR或人工辅助，弹窗则用switch_to.alert处理；4.模拟点击按钮或调用submit()方法提交表单，并使用WebDriverWait等待动态加载内容；5.最后使用driv
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python Selenium 自动化填表 网页元素定位 浏览器驱动配置 497浏览 收藏
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- Python@property用法详解与实战
- @property装饰器在Python中用于实现属性的getter、setter和deleter方法，使方法看起来像属性，提高代码可读性和控制访问。1）它允许在不改变接口的情况下添加控制逻辑，如数据验证。2）使用时需考虑性能影响、封装和接口稳定性、以及继承中的多态问题。合理使用@property能显著提升代码质量和可维护性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 497浏览 收藏
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- Python计算移动标准差的实用方法
- 要计算Python中数据的移动标准差，最常用的方式是使用pandas库的rolling()方法配合std()函数。1.首先将数据加载到pandas的Series或DataFrame中；2.然后使用.rolling()定义滑动窗口大小；3.最后应用.std()计算窗口内的标准差。通过window参数设置窗口大小，决定每个计算中包含的数据点数量；通过min_periods参数设置窗口内非NaN数据点的最小数量，避免结果开头出现过多NaN。移动标准差与整体标准差不同，它提供了一个动态波动性序列，能反映局部波动变
- 文章 · python教程 | 6天前 | Pandas 缺失值 移动标准差 rolling() std() 497浏览 收藏
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- Gunicorn在Django和Flask等框架的使用解析
- 解读Gunicorn在Django和Flask等框架中的应用场景，需要具体代码示例摘要：Gunicorn（GreenUnicorn）是一个PythonWeb服务器容器，广泛应用于Django、Flask等框架中。本文将为读者解读Gunicorn在这些框架中的应用场景，并提供相应的代码示例。Gunicorn简介Gunicorn是一个基于Python的Web
- 文章 · python教程 | 1年前 | Gunicorn：一个简单 轻量级的HTTP服务器 被广泛应用于Python的Web框架中。 Django：一个高级的Python Web框架 Flask：一个轻量级的Python Web框架 496浏览 收藏
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