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- PythonPlotly交互图表制作教程
- 使用Plotly做GUI图表可通过以下步骤实现：1.安装Plotly并导入模块，如plotly.express或plotly.graph_objects；2.准备数据并选择合适的图表类型绘制图形，例如用px.bar绘制柱状图；3.使用write_html方法将图表保存为HTML文件；4.在Tkinter或PyQt等GUI框架中通过WebView控件加载HTML文件展示图表；5.注意性能优化、离线模式设置及样式调整等细节问题。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 385浏览 收藏
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- Djangore_path参数捕获与传递方法
- 本文深入探讨了DjangoURL路由中re_path与参数捕获的结合使用。虽然path()函数提供了简洁的路径转换器，但re_path()通过利用命名正则表达式组（(?P<name>pattern)）同样能高效地从URL中提取并传递数据到视图函数，提供更强大的灵活性，适用于复杂的URL模式匹配场景。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 385浏览 收藏
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- Python如何计算几何平均数？
- 在Python中计算几何平均数，推荐使用scipy.stats.gmean函数，也可通过数学方法手动实现。1.使用scipy.stats.gmean：直接调用该函数可高效处理数据列表或NumPy数组，适用于正数数据集。2.手动实现：基于对数转换，使用math库计算log和exp，避免浮点数溢出问题。3.零值处理：若数据中包含零，几何平均数结果为零；可选择移除零值、替换为小正值或改用其他平均数。4.负数处理：几何平均数通常不适用于负数，scipy会返回nan提示错误。5.适用场景：几何平均数适合处理乘性关系
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 几何平均数 scipy.stats.gmean 零值和负数 对数转换 385浏览 收藏
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- Python代码复杂度检测方法解析
- 识别过长函数和复杂度过高的代码是为了提升可读性、可维护性并减少bug。主要方法包括：1.设定函数最大行数（如50-100行需拆分）；2.使用圈复杂度（radon库检测，建议超过10注意，20以上重构）；3.使用pylint、flake8等静态分析工具；4.通过CodeReview发现潜在问题；5.利用代码剖析工具（如cProfile）识别性能瓶颈；6.运用设计模式降低复杂度；7.通过提取函数、类或替换算法进行重构。配置pylint或flake8可通过设置max-line-length和max-comple
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 重构 静态分析 代码复杂度 圈复杂度 长函数 385浏览 收藏
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- Python中“/”是浮点除法运算符
- 在Python中，/用于除法运算，总是返回浮点数结果。1）在Python3.x中，5/2结果为2.5；2）使用//进行整数除法，5//2结果为2；3）大数或小数计算时，使用decimal模块避免浮点误差；4）科学计算或金融应用中需注意浮点数表示误差，可用round或decimal模块；5）性能方面，//在大量整数运算时比/更快。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 385浏览 收藏
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- PyCharm正确选择解释器方法详解
- 在PyCharm中选择解释器的步骤是：1.打开PyCharm，进入项目设置；2.点击左侧栏的"Project:[你的项目名]"；3.在右侧找到"PythonInterpreter"选项；4.点击"AddInterpreter"按钮；5.选择你想要使用的Python解释器版本；6.确认选择并应用设置。选择解释器时需要考虑项目需求、依赖库的兼容性和开发环境的统一性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 385浏览 收藏
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- Python异常检测：Z-score与IQR方法详解
- 异常数据检测常用方法包括Z-score和IQR。1.Z-score适用于正态分布数据，通过计算数据点与均值相差多少个标准差，绝对值大于3则判定为异常；2.IQR适用于非正态分布数据，通过计算四分位距并设定上下界（Q1-1.5×IQR和Q3+1.5×IQR），超出范围的数值为异常值。选择方法应根据数据分布情况决定，Z-score更直观但对分布敏感，IQR更稳健且通用，可结合可视化手段提升判断准确性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 385浏览 收藏
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- Python方差与标准差计算教程
- 在Python中计算数据离散度的核心方法是使用numpy和pandas库。1.numpy通过var()和std()函数计算方差和标准差，默认为总体方差（ddof=0），但样本分析常用ddof=1；2.pandas的Series和DataFrame对象自带var()和std()方法，默认即为样本方差/标准差；3.除方差和标准差外，还可使用极差（最大值减最小值）、IQR（四分位距）和MAD（平均绝对离差）等指标，适用于不同数据特性和分析需求；4.标准差因单位与原始数据一致，更适合直观解释波动性，而方差多用于统
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 385浏览 收藏
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- Python绘制图表的技巧和窍门
- Python绘制图表的技巧和窍门，需要具体代码示例近年来，数据可视化成为信息传达和决策分析中的重要工具。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，能够通过各种库和工具来绘制各种类型的图表。本文将介绍一些Python绘制图表的技巧和窍门，并提供具体的代码示例，帮助读者快速上手并创建精美的图表。安装所需库和工具在开始之前，我们需要确保已经安装了所需的Py
- 文章 · python教程 | 1年前 | 绘图技巧:matplotlib 数据可视化：seaborn 图表布局：subplot 384浏览 收藏
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- Python脚本在Linux中的实用技巧
- Python脚本在Linux中的实用技巧，需要具体代码示例引言：Python是一种可广泛应用于各种领域的编程语言，而Linux作为一个免费且开放源代码的操作系统，被广泛应用于服务器、嵌入式设备等领域。在Linux环境下，Python脚本可以发挥出强大的威力，帮助我们完成各种任务。本文将介绍一些在Linux中使用Python脚本的实用技巧，并提供具体的代码示例
- 文章 · python教程 | 1年前 | 如文件操作 数据处理等。 384浏览 收藏
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- pip国内源的配置与使用步骤详解
- 详解pip国内源的配置及使用方法引言：随着Python的流行和应用范围的不断扩大，pip成为了Python最重要的包管理工具之一。但是在国内使用pip下载Python包的过程中，由于网络环境的限制，会经常出现下载速度慢、连接超时等问题。为了解决这个问题，国内出现了一些优秀的pip国内源，本文将详细介绍pip国内源的配置和使用方法，并提供具体的代码示例。一、p
- 文章 · python教程 | 1年前 | 384浏览 收藏
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- 分享PyCharm与TensorFlow的集成教程
- PyCharm与TensorFlow是许多数据科学家和机器学习工程师常用的工具。PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），而TensorFlow则是谷歌推出的开源机器学习框架，被广泛应用于各种深度学习任务中。在本教程中，将分享如何在PyCharm中集成TensorFlow，并通过具体的代码示例来演示如何运行和测试深度学习模型。首先，确
- 文章 · python教程 | 1年前 | PyCharm 教程 384浏览 收藏
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