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- pip3报错“\\\_NamespacePath对象没有属性sort”的解决方案
- 关于pip3错误：“'_NamespacePath'对象没有属性'sort'”的解答在使用pip3安装Python包时，遇到“_NamespacePath...
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- Python搭建Web服务器详细教程
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- Python轻松创建柱状图的技巧
- 在Python中创建柱状图可以使用Matplotlib和Seaborn库。1)使用Matplotlib创建基本柱状图，代码简单直观。2)使用Seaborn可以使图表更美观，并处理更多数据细节。3)处理大量数据时，可使用堆积柱状图。4)提高可读性可以通过旋转x轴标签或使用颜色区分类别。5)排序柱状图便于比较不同类别的数值大小。
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- pythonsort与sorted的区别及排序方法对比
- 在Python中，sort()和sorted()的区别在于：1.sort()方法直接修改原列表，适用于不需要保留原列表的情况；2.sorted()函数返回新列表，不修改原列表，适用于需要保留原数据的场景。
- 文章 · python教程 | 7个月前 | 450浏览 收藏
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- Python中elif关键字的条件判断用法
- 在Python中，elif用于在if语句之后、else语句之前进行额外的条件判断。使用elif的好处包括：1.使代码更清晰、易于维护；2.顺序检查多个条件，直到找到一个为真的条件；3.在实际编程中处理复杂的逻辑判断时非常有用。使用时需注意条件的顺序和互斥性，以确保逻辑正确，并保持代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 6个月前 | 450浏览 收藏
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- Pythonlambda函数用法与匿名函数创建攻略
- <p>在Python中，lambda函数用于创建简洁的匿名函数，适用于临时和简单函数的场景。1)基本用法：定义简单函数，如square=lambdax:x2。2)与map()结合：用于数据转换，如list(map(lambdax:x2,numbers))。lambda函数不适合复杂逻辑，且匿名性可能影响可读性，但性能与常规函数相近。</p>
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- PythonWeb应用部署？玩转技巧，轻松上线！
- 在Python中部署Web应用可以通过以下步骤实现：1.选择合适的框架，如Flask或Django；2.编写Web应用，使用Flask创建基本应用；3.部署到生产环境，使用WSGI服务器如Gunicorn，并配置反向代理如Nginx；4.容器化部署，使用Docker确保环境一致性；5.进行性能优化与最佳实践，包括数据库优化、缓存、监控和代码质量管理；6.注意常见问题如依赖版本、安全性和负载均衡。通过这些步骤，可以构建高效、可靠的Web应用。
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- 手把手教你安装PyCharm！超详细教程来了，小白也能秒上手
- 安装Pycharm的步骤如下：1.从JetBrains官网下载Pycharm社区版或专业版。2.双击下载的.exe文件，按照安装向导完成安装。3.打开Pycharm，创建新项目并选择Python解释器。安装完成后，你可以进一步配置插件和设置以提升使用体验。
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- Python模块&包傻傻分不清？手把手教你创建&导入包
- Python中的模块是单个文件，包含函数、类或变量；包是包含多个模块的目录且必须有__init__.py文件。模块适用于小型项目或单一功能组织，而包用于大型项目或多模块分类管理。例如，math和os是标准库模块，my_utils.py可作为自定义模块；当模块增多时，可通过包如my_package进行结构化管理。创建包的步骤为：①创建目录作为包根目录；②添加__init__.py文件（可空或含初始化代码）；③在目录下添加多个模块文件如module_a.py和module_b.py。导入方式包括：①impor
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- Pythonquery方法怎么用？详解数据筛选技巧
- Pandas的query方法通过类似SQL的字符串表达式高效筛选DataFrame数据，适用于复杂条件、动态构建查询、追求性能及熟悉SQL的场景。1.query使用字符串定义筛选逻辑，提升可读性和性能，尤其适合涉及多列的复杂条件；2.支持引用外部变量（通过@符号）和简单数学运算，便于动态构建查询；3.对大型数据集性能更优，但不支持复杂函数或Series方法。使用时需注意引号冲突、列名与变量名区分等陷阱。
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- Pythonre.findall提取所有匹配项方法详解
- re.findall()在Python中用于一次性提取字符串中所有符合条件的匹配项。其基本用法为re.findall(pattern,string)，返回包含所有匹配结果的列表，若无匹配则返回空列表；当正则表达式包含分组时，结果会根据分组调整；可以使用分组配合提取多个字段，如IP地址和访问时间；需注意非贪婪匹配、忽略大小写、Unicode支持及性能优化技巧，例如编译正则表达式以提高效率。
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- Python三种算法处理离群点对比分析
- 离群点处理的关键在于根据数据特性和业务目标选择合适的检测方法。1.Z-score通过计算数据点与均值之间的标准差个数识别离群点，适用于近似正态分布的数据。2.IQR方法基于分位数，适用于非正态分布数据，对极端值不敏感，但可能忽略轻微离群点。3.IsolationForest是一种适用于高维数据的机器学习方法，无需假设数据分布，能检测全局和局部离群点，但对参数设置和数据缩放较敏感。每种方法都需要结合实际情况调整参数以获得最佳效果。
- 文章 · python教程 | 4个月前 | Python IQR 离群点 Z-score IsolationForest 450浏览 收藏
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