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- Python分词教程:jieba使用全解析
- jieba受欢迎的原因是其高效算法和广泛应用场景。1.提供全模式、精确模式和搜索引擎模式三种分词方式。2.支持词性标注、关键词提取和文本聚类等高级功能。3.可通过加载自定义词典优化分词效果。4.提供并行分词功能,提升大规模文本处理速度。
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- Python中“/”的作用及用法解析
- 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 | 4星期前 | 490浏览 收藏
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- PythonNumpy入门教程:科学计算基础
- NumPy是Python中科学计算的基础工具,提供高效的数组操作和数学运算功能。其核心为ndarray对象,可通过列表或元组创建数组,并支持多种内置函数生成数组,如zeros、ones、arange、linspace;数组运算默认逐元素执行,支持统计计算、矩阵乘法,且性能优于原生列表;索引与切片灵活,支持布尔索引筛选数据;数组元素需为相同类型,选择合适的数据类型可节省内存,同时需注意浮点数精度问题。掌握这些内容即可开始实际的数据处理任务。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 490浏览 收藏
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- 数据类型转换技巧全解析
- 数据类型的转换可以通过显式和隐式转换实现。1.数值类型之间的转换,如整数转浮点数。2.数值与字符串之间的转换,如数字转字符串。3.自定义类型之间的转换,如类对象间的转换。转换时需注意精度丢失、溢出和格式错误等问题。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 490浏览 收藏
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- Python发送HTTP请求:urllib实用技巧详解
- urllib是Python标准库中的HTTP请求工具,无需安装即可使用。1.发送GET请求可用urllib.request.urlopen()函数直接实现;2.发送POST请求需构建Request对象并编码数据;3.异常处理依赖urllib.error模块区分不同错误类型;4.超时设置可通过timeout参数避免程序卡死;5.urllib作为标准库适用于受限环境、最小化依赖、学习底层机制及特定协议处理;6.处理HTTPS时可配置ssl上下文忽略证书验证(不推荐生产环境);7.代理配置需使用ProxyHan
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- Python操作MongoDB基础教程
- 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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- Pythonif语句用法及elifelse详解
- Python的if语句用于条件判断,基本结构为if-elif-else。1.if关键字开始条件语句,条件为布尔表达式;2.elif处理多个条件分支;3.else处理所有条件都不满足的情况;4.嵌套if可实现复杂逻辑但需避免过度使用;5.优化技巧包括将高频条件前置、利用短路求值、缓存重复计算结果、用in代替多or判断。
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- Python字符串高效操作技巧分享
- Python操作字符串的核心方法包括切片、查找、替换、大小写转换等基础操作,以及正则表达式、高效拼接、去除空白、格式化和处理Unicode等高级技巧。1.切片用于提取子字符串,通过索引范围或步长灵活获取内容;2.查找使用find()、index()、startswith()、endswith()及in关键字定位子字符串位置;3.替换通过replace()方法修改字符串内容,注意字符串不可变性;4.大小写转换使用upper()、lower()、capitalize()和title()统一格式;5.正则表达式
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- Python情感分析:TextBlob实战教程
- 1.TextBlob适合快速进行英文情感分析,但对中文支持有限。2.使用TextBlob需先安装并下载NLTK语料库。3.其情感分析通过极性(polarity)和主观性(subjectivity)评分判断文本情绪。4.TextBlob还可进行词性标注、名词短语提取等文本处理操作。5.对于中文情感分析,推荐使用SnowNLP或深度学习模型。6.VADER适用于社交媒体文本的情感分析。7.深度学习模型如BERT在复杂场景下表现更优但上手门槛较高。8.评估情感分析准确性可通过准确率、精确率、召回率、F1-Sco
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- PythonDataFrame合并:concat与merge对比解析
- Python中合并多个DataFrame的核心方法有两种:一是使用pd.concat进行堆叠式合并,二是使用pd.merge进行关联式合并。pd.concat主要用于沿行或列方向堆叠数据,适用于结构相似的数据整合,关键参数包括objs(待合并对象)、axis(合并方向)、join(索引/列对齐方式)及ignore_index(是否重置索引)。pd.merge则基于共同键进行数据关联,支持内连接、左连接、右连接和外连接,核心参数有left/right(待合并的两个DataFrame)、how(连接类型)、o
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- Python泛型类型组合详解与应用
- 本文旨在解决Python中泛型类型依赖组合的问题,通过使用Protocol协议定义可索引类型,并结合TypeVar约束泛型类型,从而实现对MutableMapping和MutableSequence等类型的灵活约束。本文将提供代码示例和详细解释,帮助读者理解如何在Python中正确地进行类型提示,以提升代码的可读性和可维护性。
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- Python中@property的使用详解
- @property装饰器在Python中用于实现属性的getter、setter和deleter方法,使方法看起来像属性,提高代码可读性和控制访问。1)它允许在不改变接口的情况下添加控制逻辑,如数据验证。2)使用时需考虑性能影响、封装和接口稳定性、以及继承中的多态问题。合理使用@property能显著提升代码质量和可维护性。
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- Python中int类型详解与使用方法
- Python的int类型可以处理任意精度的整数。1)它能轻松处理非常大的数值,如10**100。2)整数除法使用//,如7//3结果为2。3)但在大量整数运算时,使用NumPy库更高效。
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- Python正则匹配浮点数详解
- 要全面匹配Python中各种格式的浮点数,需考虑基础格式、科学计数法及正负号等要素。1.基础格式包括整数和小数部分组合,如123.456、.789或0.0,正则应支持可选符号、可省略的整数或小数点部分,但需避免匹配非法值如“.”;2.科学计数法格式如123e5或-1.2E-3,需添加非捕获组(?:eE?\d+)?以匹配指数部分;3.完整正则表达式为r'^[-+]?(\d+.\d*|.\d+|\d+)(?:eE?\d+)?$',涵盖所有合法格式并确保完整匹配;4.实际使用时可根据需求调整,如排除纯整数、处理
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