-
- PythonSplit超神技！字符串分割技巧分享
- split()函数在Python中的用法包括：1.默认使用空白字符分割字符串；2.指定分隔符进行分割，如逗号；3.指定最大分割次数；4.处理空字符串时返回包含一个空字符串的列表；5.结合正则表达式进行复杂分割。split()函数灵活且高效，但需注意数据格式和边缘情况。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- 学python能干啥？就业方向+高薪岗位全解析！
- 学Python可以从事Web开发、数据科学、人工智能和自动化测试等多种职业。1）Web开发：使用Django和Flask框架开发网站。2）数据科学：利用NumPy和Pandas处理数据。3）人工智能：通过TensorFlow和PyTorch开发AI应用。4）自动化测试：使用Pytest和Ansible提高效率。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- 手把手教你安装PyCharm，超详细步骤教程来了！
- 安装Pycharm的步骤如下：1.从JetBrains官网下载Pycharm社区版或专业版。2.双击下载的.exe文件，按照安装向导完成安装。3.打开Pycharm，创建新项目并选择Python解释器。安装完成后，你可以进一步配置插件和设置以提升使用体验。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- Python数据分析零基础到精通，这些技巧你必须知道！
- 数据分析需先清洗数据，再通过探索性分析指导建模，最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换，如用pandas.isna()检测缺失值，fillna()填充，箱线图识别异常值；其次探索性分析（EDA）通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系；接着根据业务目标选择分类（逻辑回归、随机森林）、回归（线性回归、XGBoost）、聚类（KMeans、DBSCAN）等方法；最后可视化使用Matplotlib、Seaborn或Plotly，
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- Python手把手教学：小白也能快速学会unittest模块
- 在Python中使用unittest模块进行单元测试可以通过以下步骤实现：1.编写测试用例：从unittest.TestCase类继承，定义以test开头的测试方法。2.运行测试：使用unittest.main()或unittest.TextTestRunner()运行测试。3.分析结果：查看测试输出，确保所有测试通过。unittest模块还支持setUp和tearDown方法用于测试前后的设置和清理，以及测试套件（TestSuite）来管理多个测试类。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- Python批量发邮件技巧详解
- 使用Python自动化邮件处理可节省时间，具体步骤：1.利用smtplib和email库构造邮件内容并通过SMTP发送；2.用pandas读取Excel联系人列表并循环发送个性化邮件；3.配置定时任务实现自动运行。日常办公中，重复耗时的邮件任务可通过编程解决，首先导入smtplib和email模块构建邮件头、正文及附件，连接SMTP服务器发送邮件，例如通过QQ邮箱的SMTP地址smtp.qq.com并使用授权码登录；接着，使用pandas读取contacts.xlsx文件中的收件人信息，在循环中动态替换邮
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- Python遍历技巧：轻松迭代元素方法
- 在Python中，遍历是访问数据结构中每个元素的过程，而迭代是实现这种访问的具体方法。1.遍历列表最常见的方法是使用for循环。2.Python中的迭代不仅仅限于列表，字典、集合、元组等都可以被迭代。3.迭代的实现依赖于迭代器协议，迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现。4.列表推导式和生成器是利用迭代概念的强大工具。5.在遍历过程中修改被遍历的集合会导致意外行为，应使用集合或列表的副本进行遍历。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 276浏览 收藏
-
- Python轻松计算移动平均线方法
- 移动平均可以通过Python中的列表操作和numpy库实现。1)使用列表操作的简单方法是遍历数据，计算固定窗口内的平均值。2)使用numpy库的高效方法是利用累积和计算，避免循环，提高性能。在实际应用中，需注意窗口大小选择、边界处理、性能考虑及数据类型的一致性。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 276浏览 收藏
-
- Python办公自动化：Excel与Word实用技巧
- Python可通过openpyxl和python-docx库高效处理Excel和Word文档。1.使用openpyxl可读写Excel单元格、修改样式、遍历行列，如批量增加销售额；2.python-docx支持生成Word文档，替换文本、添加段落表格，并注意保留格式；3.综合应用pandas读取Excel数据后，遍历每行并用python-docx生成个性化Word文档，如工资条，显著提升办公效率。
- 文章 · python教程 | 4星期前 | 276浏览 收藏
-
- Python卫星数据处理教程：rasterio库使用详解
- 使用Python的rasterio库处理卫星数据的关键方法包括：1.安装与基础读取，通过pip或conda安装后，使用open函数读取GeoTIFF文件并获取元数据和波段信息；2.显示与分析图像数据，结合matplotlib进行单波段和RGB多波段图像可视化，并进行归一化和对比度拉伸处理；3.裁剪与重投影，利用Window对象裁剪感兴趣区域，通过calculate_default_transform和reproject实现坐标系转换；4.保存处理结果，更新profile参数后将裁剪或重投影后的数据写入新的
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 数据处理 rasterio 卫星数据 GeoTIFF 276浏览 收藏
-
- PyCharm入门指南与基础操作详解
- 在PyCharm中开始编程需要以下步骤：1.打开PyCharm，选择"CreateNewProject"，选择"PurePython"并创建项目。2.右键项目文件夹，选择"New"->"PythonFile"，创建并命名文件如"hello_world.py"。3.在文件中编写并运行"Hello,World!"程序。PyCharm提供了代码自动完成、调试和版本控制等功能，帮助初学者高效编程。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 276浏览 收藏
-
- Python图像检测金属缺陷技术解析
- 图像金属表面缺陷检测需分步骤构建系统。首先图像采集和预处理，包括灰度化、降噪、对比度增强；其次特征提取，可用GLCM、Sobel等传统方法或CNN等深度学习方法；接着缺陷分割或分类，传统方法如阈值分割、SVM，深度学习如U-Net、ResNet；然后后处理优化结果；最后通过精度、召回率等指标评估性能。选择特征提取方法需考虑缺陷类型、图像质量、计算资源，深度学习效果更好但需求更高。解决数据不足可采用数据增强、迁移学习、合成数据。提高鲁棒性需应对光照、材质、缺陷形状大小变化。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python 深度学习 图像处理 特征提取 金属缺陷检测 276浏览 收藏
-
- NumPy快速计算点到多点距离技巧
- 本文介绍如何使用NumPy向量化计算多个点到多个参考点的距离，避免使用循环，提高计算效率。通过巧妙地利用NumPy的广播机制，我们可以用简洁的代码实现高效的距离计算，并探讨了大规模数据处理时scipy.spatial.KDTree的应用。
- 文章 · python教程 | 4天前 | 276浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- Golang深入理解GPM模型
- Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。
- 474次学习
查看更多
AI推荐
-
- 千音漫语
- 千音漫语，北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手，提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能，助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域，官网：https://qianyin123.com
- 96次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台，专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具，提供精准智能解决方案，让复杂工作简单高效。
- 89次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台，通过拖放、AI对话等简单操作，助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识，轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求，大幅降低开发门槛，高效低成本。
- 107次使用
-
- 达医智影
- 达医智影，阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”，仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病，为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 98次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka，专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景，通过专家级AI Agent精准执行任务，智能化工作流解放70%生产力，让您专注核心创新。
- 98次使用
