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- Python词云制作：jieba分词实战教程
- 用Python制作词云图的步骤如下：1.安装jieba、wordcloud和matplotlib库；2.使用jieba进行中文分词并过滤停用词；3.利用wordcloud生成词云，指定字体路径等参数；4.通过matplotlib显示词云图像；5.可选使用mask参数自定义词云形状；6.对于专业性强的文本可加载自定义词典提升分词准确性；7.调整colormap参数或自定义颜色函数优化颜色搭配；8.面对大规模数据时采用分块处理或提取关键词减少计算量。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 词云图 356浏览 收藏
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- Python实现LOF异常检测教程
- LOF算法通过比较数据点与其邻居的局部密度识别异常点。1.安装scikit-learn库并使用LocalOutlierFactor类实现异常检测；2.选择合适的n_neighbors参数，避免对噪声敏感或漏检局部异常，可通过尝试不同值、领域知识或肘部法则确定；3.处理高维数据时，可采用降维（如PCA）、特征选择或改用IsolationForest等更适合高维的算法；4.评估LOF性能可使用精确率、召回率、F1值和AUC等指标，但在缺乏标签的情况下需依赖无监督评估方法或专家判断。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 异常检测 scikit-learn LOF n_neighbors 356浏览 收藏
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- 身份证验证正则表达式合集
- 身份证验证正则表达式应包含18位结构，前6位地址码，中间8位出生日期，后3位顺序码及最后1位校验码，其中校验码可为数字或X；常用正则表达式为^\d{17}[\dXx]$，若需兼容15位可使用^(\\d{15}$|^\d{17}[\dXx])$；实际应用时应注意输入处理前后空格、字母统一大小写、长度限制、单独验证出生日期有效性，并结合代码实现更严格的逻辑判断。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 356浏览 收藏
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- Python处理缺失值方法：pandas数据清洗技巧
- 处理缺失值的方法包括检查、删除、填充和标记。1.使用isna()或isnull()检查缺失值，通过sum()统计每列缺失数量，或用any().any()判断整体是否存在缺失；2.采用dropna()删除缺失比例高的行或列，subset参数指定检查范围，inplace=True直接修改原数据；3.用fillna()填充缺失值，数值型可用均值、中位数，类别型用众数，时间序列可用前后值填充；4.对于缺失本身含信息的情况，可新增列标记是否缺失，并将缺失作为特征使用，提升模型表现。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 356浏览 收藏
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- SHAP解析异常检测模型决策方法
- SHAP通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮助解释复杂异常检测模型的决策。2.首先需要训练好的模型，如Autoencoder、GAN、IsolationForest等。3.然后选择一个异常样本进行解释。4.选择合适的Explainer，如TreeExplainer、DeepExplainer或KernelExplainer。5.准备代表正常数据的背景数据集。6.计算Shapley值以量化特征影响。7.使用ForcePlot、SummaryPlot和DependencePlot等工具进行可视化和深入分析。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 异常检测 SHAP 模型解释 特征贡献 Shapley值 356浏览 收藏
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- Python操作CAD文件，DXF格式全解析
- Python操作DXF文件常用ezdxf库，1.安装后可读取模型空间实体；2.可创建新DXF并添加多段线图形；3.能修改实体属性如颜色；4.支持导出坐标数据用于其他系统处理。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 355浏览 收藏
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- Python检测未使用函数返回值的方法有哪些
- 发现未使用的函数返回值最直接有效的方法是使用静态代码分析工具。1.使用Pylint、Pyflakes、Ruff等工具可自动标记未使用的变量或返回值；2.IDE（如PyCharm、VSCode）内置的静态分析功能可在编码时实时提示问题；3.在CodeReview中人工检查，理解代码意图并确认是否故意忽略返回值；4.若确实不需要返回值，应显式赋给下划线\_以表明意图。忽略返回值可能导致Bug、资源泄露、代码意图模糊等问题，但在某些情况下如副作用函数、链式调用、调试代码或遵循库约定时可安全忽略。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 代码质量 静态代码分析 函数返回值 CodeReview 355浏览 收藏
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- Python递归打印序列与优化技巧
- 本文深入探讨了Python中递归函数的设计与调试技巧。通过一个打印序列元素的递归函数为例，详细演示了如何通过引入缩进参数来有效地追踪递归调用的过程和深度。文章不仅提供了实用的代码示例，还着重分析了递归在处理长序列时可能遇到的“栈空间”限制，即递归深度过大导致的性能瓶颈和错误，强调了理解递归成本的重要性。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 355浏览 收藏
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- Python连接MySQL数据库入门教程
- Python连接MySQL数据库的关键在于选对库并正确配置参数。首步是安装第三方库，推荐使用pymysql或mysql-connector-python，其中pymysql更受欢迎。接着，通过connect()方法建立连接时，需提供主机地址、用户名、密码、数据库名等信息，并创建游标对象执行SQL语句。例如查询数据后要记得关闭游标和连接，避免资源泄露；若执行插入或更新操作，则必须调用conn.commit()提交事务，否则数据不会生效。为简化资源管理，推荐使用with语句结合上下文管理器自动处理连接与游标，
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 355浏览 收藏
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- Python情感分析教程：TextBlob库使用详解
- 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
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 355浏览 收藏
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- Pandas阈值分组：动态停止聚合方法
- 本文介绍了一种在Pandas中进行条件式分层分组的高效方法。该方法允许在多列分组时，根据当前分组的行数是否达到预设阈值，动态决定是否继续向更细粒度分组。通过迭代地聚合和筛选，将满足阈值条件的组保留，而将不满足条件的组进一步向上层聚合，最终实现灵活的、按需停止的分层汇总，避免了复杂的循环和合并操作。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 355浏览 收藏
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- Python实现注意力机制异常检测：Transformer应用解析
- 是的，Python中可以利用Transformer的自注意力机制进行异常检测。首先，准备好正常数据用于训练和少量异常数据用于验证，并进行标准化、归一化等预处理；其次，使用PyTorch或TensorFlow搭建仅包含编码器的Transformer模型，通过自注意力机制学习正常数据的分布，训练时采用MSE等损失函数；最后，对新数据计算模型输出与输入的误差，若超过预设阈值则判定为异常。副标题1中指出，Transformer的优势在于自注意力机制能捕捉长距离依赖，克服RNN的梯度问题，提高检测准确性，并支持并行
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python PyTorch 异常检测 Transformer 自注意力机制 355浏览 收藏
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- Python实现数字水印与图像隐写术
- 图像隐写与数字水印可通过LSB方法在Python中实现。1.图像隐写是将信息隐藏到图片中，数字水印则强调不可见性和鲁棒性；2.选择BMP或PNG等无损格式；3.使用Pillow和Numpy库处理图像；4.LSB方法替换像素RGB值的最低位；5.提取时读取最低位并还原信息；6.注意控制信息长度、使用多通道、加密及容错机制。
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- Python脚本后台运行技巧
- 要让Python脚本在后台持续执行，可使用nohup与&结合实现简单后台运行，适合临时任务；2.使用screen或tmux创建可分离会话，便于交互式管理长期任务；3.使用Supervisor实现进程监控、自动重启和集中管理，适合多脚本或生产环境；4.配置systemd服务实现最可靠的后台运行和开机自启，是Linux生产环境首选；5.为确保服务器重启后脚本自动运行，应采用systemd或Supervisor等系统级管理工具；6.日志处理应结合输出重定向与Pythonlogging模块，实现结构化日志记录；7
- 文章 · python教程 | 3天前 | systemd 日志处理 错误监控 后台运行 Python脚本 355浏览 收藏
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- Python中==与>比较数据类型差异
- 本文旨在阐明Python中==(等于)和>(大于)运算符在比较不同数据类型的值时的行为差异。==运算符在不同类型间比较时，总是返回False，因为它检查的是两个对象是否“相同”，这是一个定义明确的概念。而>运算符则不然，它试图判断一个对象是否“大于”另一个对象，这在不同类型间没有明确的定义，因此会抛出TypeError异常。本文将深入探讨这种差异背后的原因，并解释为何Python选择这样的实现方式。
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