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    Python分层抽样与随机抽样教程
    随机抽样使用Pandas的sample()函数实现,适合分布均匀的数据;分层抽样通过Scikit-learn的train_test_split或groupby加sample实现,保留原始分布;选择方法需考虑数据均衡性、目标变量和数据量大小。1.随机抽样用df.sample(frac=比例或n=数量)并可划分训练集和测试集;2.分层抽样使用train_test_split时设置stratify=y,或对DataFrame按标签分组后抽样;3.选择策略包括判断类别均衡性、是否存在分类目标变量及数据量是否足够大
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  • Python操作MongoDB的高效技巧
    Python操作MongoDB的高效技巧
    使用Python操作MongoDB常用pymongo库,核心方法包括:1.连接数据库并选择集合;2.插入数据用insert_one和insert_many;3.查询数据用find_one和find;4.更新数据用update_one和update_many;5.删除数据用delete_one和delete_many;6.其他技巧如排序、限制数量、索引管理。具体步骤为:先建立连接client=MongoClient('localhost',27017),再选择数据库和集合;插入单条数据用insert_one
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  • Pandas设置MultiIndex的几种方法
    Pandas设置MultiIndex的几种方法
    本文旨在讲解如何在PandasDataFrame中正确使用MultiIndex,并为其指定数值。我们将通过示例代码,详细解释如何初始化MultiIndex,以及如何使用.loc方法高效地为MultiIndex的特定位置赋值。避免常见的错误用法,确保数据操作的准确性和效率。
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  • Python中eval的作用是什么?
    Python中eval的作用是什么?
    eval()函数在Python中用于执行字符串表达式并返回结果,但存在安全风险。1)eval()可以动态计算表达式,适用于计算器应用。2)然而,eval()可能执行任意代码,导致安全漏洞。3)建议使用ast.literal_eval()或解析器处理表达式以增强安全性。
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    ScrapyXPath与正则提取标签技巧
    本文介绍如何在Scrapy中使用XPath结合正则表达式,从具有特定属性值的XML/HTML节点中高效提取元素标签名。通过re()方法与精确的正则表达式模式,可解决直接使用name()函数时遇到的问题,实现对节点标签的准确捕获。
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  • Python文本相似度:TF-IDF与余弦匹配详解
    Python文本相似度:TF-IDF与余弦匹配详解
    要比较两段文本的相似程度,使用TF-IDF结合余弦相似度是一种常见且有效的方法。TF-IDF用于评估词语在文档中的重要性,由词频(TF)和逆文档频率(IDF)组成;余弦相似度通过计算向量夹角的余弦值衡量相似性,值越接近1表示越相似。实现流程为:1.使用jieba进行中文分词;2.利用TfidfVectorizer将文本转为TF-IDF向量;3.通过cosine_similarity函数计算相似度。注意事项包括:分词工具影响结果准确性、需处理停用词、文本长度差异可通过预处理解决。此外,批量比较多个文本时可一
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  • PyCharm的批量缩进功能:提高代码规范性的实际应用
    PyCharm的批量缩进功能:提高代码规范性的实际应用
    代码规范利器:PyCharm批量缩进功能的实际应用引言:在软件开发领域,代码规范是非常重要的一环。良好的代码规范不仅能提高代码的可读性和可维护性,还能减少潜在的bug。然而,在编写代码的过程中,经常会出现缩进不一致的问题,不仅影响代码的美观,还可能导致语法错误。本文将介绍PyCharm这一优秀的Python开发工具中的批量缩进功能,以及其在实际开发中的应用。
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    如何使用Python实现拓扑排序算法?
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    文章 · python教程   |  1年前  |   Python 字符串 436浏览 收藏
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    每一位参与数据抓取的seo专家都知道,验证码是一个具有挑战性的障碍,限制了对所需信息的访问。但是否值得完全避免,还是学习如何绕过它更好?让我们通过真实的例子和有效的方法来分析验证码是什么,为什么它被如此广泛地使用,以及seo专家如何绕过它。seo中的验证码绕过:它是什么,它是否被高估了?每个seo专业人士都遇到过验证码。如果没有,他们要么不是专业人士,要么误解了首字母缩略词seo(可能与smm或ceo混淆),或者他们才刚刚开始这项具有挑战性的工作。captcha(“完全自动化的公共图灵测试来区分计算机和人
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