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- Python异常检测：IsolationForest算法解析
- IsolationForest是一种无监督异常检测算法，其核心思想是异常点更容易被孤立。它适用于无标签数据，适合高维空间且计算效率高。使用Python实现IsolationForest的步骤如下：1.安装scikit-learn、pandas和numpy；2.导入模块并准备数值型数据，必要时进行编码处理；3.设置contamination参数训练模型；4.使用predict方法标记异常（-1为异常）；5.分析结果并可选地进行可视化。应用时需注意contamination设置、数据标准化和适用规模，并广泛用
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 318浏览 收藏
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- Python人脸检测教程：dlib库使用全攻略
- dlib库实现人脸检测的核心优势在于其基于C++的高性能、HOG+SVM模型的鲁棒性及一体化功能。1.dlib核心用C++编写，运行速度快，适合实时应用；2.默认的人脸检测器结合HOG特征和SVM分类器，在光照和姿态变化下表现稳定；3.提供CNN模型进一步提升精度，适用于复杂场景；4.除人脸检测外还支持关键点检测、对象跟踪等功能，减少依赖管理复杂性；5.安装可通过conda简化流程，避免编译问题；6.可通过图像预处理、调整参数和使用多线程优化性能与精度。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 318浏览 收藏
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- PythonOCR教程：Tesseract配置详解
- OCR识别关键在于配置Tesseract环境并调用Python库。1.安装Tesseract并配置环境变量，Windows用户下载安装包后需添加路径至系统变量；2.Python中使用pytesseract和Pillow进行识别，注意指定路径及语言参数；3.提高识别准确率可通过图像预处理如二值化、调整分辨率、去噪等操作实现。整个流程重点在环境配置与图像优化。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 318浏览 收藏
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- Python用pct\_change计算数据增长方法
- 在Python中计算增长率时，pct_change方法是首选，因为它简化了代码、内置处理NaN值，并支持灵活的周期参数。首先，它一行代码即可完成增长率计算，提升开发效率；其次，自动处理缺失值，避免除零错误；再者，通过periods参数轻松应对不同周期分析需求。对于缺失值，可在计算前使用fillna填充、interpolate插值或dropna删除；对于异常值，可通过统计识别、平滑处理或对数变换减轻影响。进阶用法包括累计增长率计算、分组增长率分析，并结合原始数据和趋势平滑进行深入分析。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 318浏览 收藏
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- 如何在Python中进行数据可视化
- 如何在Python中进行数据可视化——使用Matplotlib和Seaborn库实现数据图表展示随着数据分析和数据挖掘的迅速发展，数据可视化作为数据分析的重要环节，被广泛运用于各个领域。Python作为一种强大的数据分析工具，有着丰富的数据可视化库，其中最受欢迎的就是Matplotlib和Seaborn。本文将介绍如何使用这两个库来进行数据可视化，并给出具体
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python 数据 (data) 可视化 (Visualization) 317浏览 收藏
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- 揭秘 NumPy：高效数据操作的利器
- ndarray：NumPy的核心数据结构ndarray是NumPy的核心数据结构，它是一个多维数组，可以存储各种类型的数据（例如整数、浮点数、字符串）。ndarray由两个主要元素组成：数据类型：用于指定数组中元素的数据类型。形状：表示数组中元素的维度以及每个维度的大小。高效的数据操作NumPy提供了一系列高效的数据操作功能，包括：广播：自动扩展标量或低维数组以匹配高维数组的形状，从而进行元素级操作。数组索引和切片：使用布尔索引、整数索引和切片快速、灵活地提取或更改数组中的元素。通用函数：用于对数组中每个
- 文章 · python教程 | 1年前 | 317浏览 收藏
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- 攻克 Python 语法的迷宫：让代码为你所用
- python语法的基本语法Python是一种解释型语言，这意味着它逐行执行代码，而无需像编译型语言那样将其转换为机器代码。Python语法以其简单性和可读性而闻名，这使得它对于初学者和专业人士来说都是一个极好的选择。变量和数据类型变量用于存储信息。在Python中，你可以使用等于号（=）来分配值给变量。数据类型确定了变量中存储的值的类型，例如字符串、整数或浮点数。my_name="John"#字符串age=30#整数salary=1200.50#浮点数数据结构数据结构是用于组织和存储数据的容器。Pytho
- 文章 · python教程 | 1年前 | 317浏览 收藏
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- 机器学习中的标签编码
- 标签编码是机器学习中最常用的技术之一。它用于将分类数据转换为数字形式。因此，数据可以拟合到模型中。让我们了解为什么我们使用标签编码。想象一下，数据包含字符串形式的基本列。但是，您无法将这些数据放入模型中，因为建模仅适用于数值数据，我们该怎么办？这是一种挽救生命的技术，当我们准备好数据进行拟合时，它会在预处理步骤中进行评估，这就是标签编码.我们将使用scikit-learn库中的iris数据集来了解标签编码器的工作原理。确保您安装了以下库。pandasscikit-learn要安装为库，请运行以下命令：$p
- 文章 · python教程 | 11个月前 | 317浏览 收藏
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- 使用 Python 进行网页抓取的初学者指南：最佳实践和工具
- 网络抓取是在没有直接api可用时从网站收集数据的宝贵技能。无论您是提取产品价格、收集研究数据还是构建数据集，网络抓取都提供了无限的可能性。在这篇文章中，我将使用python作为我们的主要工具，向您介绍网络抓取的基础知识、您需要的工具以及要遵循的最佳实践。1.什么是网页抓取？网络抓取是从网站提取数据的过程。这是通过向网站发出请求、解析html代码以及识别数据所在的模式或标签来完成的。本质上，我们的行为就像一个网络浏览器，但我们不是显示内容，而是提取和处理数据。2.网页抓取的关键工具和库python拥有优秀的
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- 使用 Python 抓取多个图像的步骤
- 第1步：安装所需的Python库pipinstallbeautifulsoup4pip安装请求pipinstallpillow#用于保存图像第2步：向网站URL发出GET请求导入请求url="..."响应=requests.get(url)第3步：用BeautifulSoup解析HTML从bs4导入BeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")第四步：查找页面上的所有标签图像=soup.find_all("img")第5步：循环每个
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