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- 文章 · python教程 | 1年前 | 关键词：Python 绘制 D图表 467浏览 收藏
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- 为什么外企对Python编程技能的需求更高？
- 为什么外企对Python编程技能的需求更高？近年来，Python编程语言在全球范围内的应用越来越广泛。尤其是在外企，对Python编程技能的需求更是高涨。那么，为什么外企对Python编程技能的需求更高呢？本文将从以下几个方面来探讨这个问题。首先，Python是一种简单易学的编程语言。相较于其他编程语言，Python的语法更加简洁明了，更具可读性。这使得Py
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- 为什么要使用pip换源？它有什么好处？在使用Python进行开发的过程中，我们经常会用到pip这个包管理工具来安装、升级和卸载各种Python包。然而，由于网络的原因，有时候我们可能会遇到pip安装包非常缓慢甚至失败的情况。为了解决这个问题，我们可以使用pip换源，将默认的源修改为国内的源。本文将介绍为什么要使用pip换源以及它的好处，并且给出具体的代码示例
- 文章 · python教程 | 1年前 | 好处 (优势 益处) 467浏览 收藏
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- Python 多线程与多进程：未来发展趋势，把握并发编程的前沿技术
- python多线程和多进程在未来发展中具有广阔的前景。随着计算机硬件的不断发展，多核处理器已成为主流。多线程和多进程可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的运行效率。1.多线程的发展趋势Python多线程的发展趋势主要体现在以下几个方面：线程池的广泛应用：线程池是一种管理线程的机制，可以提高线程的创建和销毁效率。线程池在很多场景中都有应用，例如WEB服务器、数据库服务器等。GIL的改进：GIL是Python中的一个全局锁，它保证同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码。GIL的存在限制了Python
- 文章 · python教程 | 1年前 | Python 并发编程 多进程 协程 多线程 多核处理器 进程池 gil 467浏览 收藏
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- 利用Python进行数据可视化：推动数据探索的无限可能
- python作为一种功能强大的编程语言，为数据可视化提供了丰富的工具箱。这些工具使数据科学家和分析师能够将复杂的数据转换为直观易懂的可视化效果，从而揭示模式、趋势和见解。1.Matplotlib：基础且灵活Matplotlib是最流行的Python可视化库之一。其提供了一系列绘图功能，包括线形图、条形图、散点图和直方图。它允许高度定制，使您可以创建专业级的可视化效果。importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(x,y)plt.xlabel("x-axis")plt.ylabe
- 文章 · python教程 | 1年前 | 数据可视化 plotly Seaborn Bokeh 467浏览 收藏
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- python模型性能ROC和AUC是什么
- 正文ROC分析和曲线下面积(AUC)是数据科学中广泛使用的工具，借鉴了信号处理，用于评估不同参数化下模型的质量，或比较两个或多个模型的性能。传统的性能指标，如准确率和召回率，在很大程度上依赖于正样本的观察。因此，ROC和AUC使用真阳性率和假阳性率来评估质量，同时考虑到正面和负面观察结果。从分解问题到使用机器学习解决问题的过程有多个步骤。它涉及数据收集、清理和特征工程、构建模型，最后是，评估模型性能。当您评估模型的质量时，通常会使用精度和召回率等指标，也分别称为数据挖掘领域的置信度和灵敏度。这些指标将预测
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- 不可哈希列表作为元组的键众所周知，Python中的字典(dict)...
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- Rustynum随访：新鲜见解和正在进行的发展
- 大家好！继上次介绍Rustynum之后，我将分享最近几周的开发进展。Rustynum是一个轻量级的NumPy替代品，使用Rust编写，并采用MIT许可证开源发布在GitHub上。它利用Rust的SIMD特性，实现更快的数值计算，同时保持体积小巧（Pythonwheel约300KB）。本文将重点介绍开发过程中的心得体会，以及新增的文档和教程。简要回顾如果您错过了之前的公告，Rustynum的主要特性包括：利用Rust的SIMD指令集高性能Rust的内存安全特性，无需GC开销小巧的发布包大
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