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- 线性回归溢出问题怎么解决
- 本文旨在帮助开发者解决在Python中从零实现线性回归时遇到的数值溢出问题。通过分析问题代码，我们将探讨导致溢出的原因，并提供有效的解决方案，确保模型能够稳定训练并获得合理的结果。核心在于数据预处理，特别是特征缩放，以避免计算过程中出现过大的数值。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 123浏览 收藏
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- 每隔N步保存数组状态的技巧
- 本文旨在解决在模拟过程中，如何高效地保存数组状态，尤其是在需要控制内存使用，避免存储所有时间步数据的情况下。通过修改代码结构，实现在每隔N个时间步长后，将位置和速度数据写入文件或覆盖数组，从而优化存储空间，并提供相应的代码示例和调试建议。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 123浏览 收藏
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- Python轻松获取CPU使用率方法
- 最直接跨平台计算Python脚本CPU使用率的方法是使用psutil库，通过process.cpu_percent(interval=1)监控进程级CPU占用，结合循环采样获取平均值与峰值，用于识别性能瓶颈。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 监控 性能优化 psutil PythonCPU使用率 process.cpu_percent 123浏览 收藏
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- 迭代器与生成器区别详解
- 迭代器和生成器通过按需生成数据提升内存效率与代码简洁性，迭代器需实现__iter__和__next__方法，生成器则用yield简化迭代器创建，适用于处理大数据、无限序列及延迟计算场景。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 123浏览 收藏
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- f-string与format对比：优雅字符串格式化三法
- 答案是使用f-string进行字符串格式化。文章介绍了Python中三种字符串格式化方法：f-string（推荐，简洁高效，支持表达式和调试）、str.format()（灵活，适用于动态模板和向后兼容）和%运算符（过时，可读性差，不推荐新项目使用），并详细说明了各自语法、适用场景及迁移策略。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 123浏览 收藏
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- 优化BERTopic：降低-1主题文档占比技巧
- 本文旨在解决BERTopic模型训练中，大量文档被归类到离群主题（-1）的问题。我们将深入探讨BERTopic中-1主题的含义，并详细介绍如何利用其内置的reduce_outliers功能来有效减少离群文档数量，从而提高主题模型的聚类质量和文档分布的均衡性。通过具体代码示例和注意事项，帮助读者优化BERTopic模型性能。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 123浏览 收藏
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- Python宽表转长表技巧：melt方法全解析
- 使用Pandas的melt函数是Python中处理宽表转长表最直接且高效的方法。1.通过id_vars参数指定保持不变的标识列；2.利用value_vars参数定义需要融化的值列；3.使用var_name和value_name分别命名新生成的变量列和值列。例如，将年份类列名转换为“年份”列，销售额数据集中到“销售额”列。对于复杂宽表，可结合分批melt与合并、正则提取列名信息等技巧提升灵活性。宽表直观但不利于分析，而长表更符合整洁数据原则，便于后续建模与可视化。
- 文章 · python教程 | 2天前 | 123浏览 收藏
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- Python用Matplotlib画折线图教程
- 使用Matplotlib绘制折线图需导入plt，准备数据后用plt.plot()绘图并plt.show()显示；可通过参数自定义线条颜色、样式、标记；添加标题、轴标签和图例以增强可读性；处理多数据集时建议使用不同样式区分线条，并合理布局子图避免混乱。
- 文章 · python教程 | 1天前 | 123浏览 收藏
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- Python@property装饰器使用教程
- @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。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 122浏览 收藏
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- Python中//运算符的作用及用法解析
- 在Python中，//运算符代表整除操作，返回两个数相除后的商的整数部分。1）//与/的区别在于//返回整数结果，而/返回浮点数。2）使用//时需注意负数情况，结果向下取整。3）//适用于计算整周数等场景，但需注意可能的精度损失和Python版本差异。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 122浏览 收藏
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- Python自动化测试教程实战指南
- 使用Python进行自动化测试的核心在于选择合适的框架、编写可维护的测试用例、集成CI/CD流程、并注重日志和报告输出。1.常见测试框架包括unittest、pytest、nose2和RobotFramework，推荐新手从pytest入手；2.测试用例应独立、可读、易维护，使用fixture管理和参数化处理提升复用性和扩展性；3.将测试脚本集成到GitHubActions、Jenkins等CI/CD工具中，实现代码提交自动触发测试；4.通过生成HTML报告、记录日志和使用Allure框架，增强测试结果的
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 122浏览 收藏
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- chr函数在Python中的应用详解
- 在Python中，chr函数用于将ASCII值转换为对应的字符。具体应用包括：1)生成字符列表，如大写字母；2)用于密码学和数据压缩中的字符转换；3)需要注意其参数范围和编码问题。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 122浏览 收藏
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- Python函数定义与调用全解析
- Python函数的定义使用def关键字，后跟函数名和参数列表，函数体用冒号和缩进表示；调用时，Python创建新符号表，执行函数体并可返回值。1.定义函数使用def关键字，如defgreet(name):print(f"Hello,{name}!")。2.调用函数时创建新符号表，执行函数体并可返回值，如result=add(3,4)。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 122浏览 收藏
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- Python装饰器原理与使用全解析
- Python中的装饰器本质上是一个接收函数并返回新函数的特殊函数，它通过@符号实现语法糖机制，使得在不修改原函数代码的前提下扩展其行为。装饰器的执行顺序遵循从下往上的原则，但调用时最外层装饰器先执行；使用functools.wraps可保留原函数元数据，确保装饰后函数信息完整；带参数的装饰器通过三层嵌套结构实现，由装饰器工厂函数接收参数并返回实际装饰器；类也可作为装饰器，通常通过__call__方法实现功能扩展或修改。这些特性使装饰器成为封装日志记录、性能分析、权限校验等通用逻辑的强大工具。
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- Python自动化办公：pyautogui实战教程
- 使用Python的pyautogui库可实现自动化办公，它能模拟鼠标和键盘操作，适用于自动填写表格、定时点击、批量文件处理等任务。1.安装方法为pipinstallpyautogui；2.核心功能包括pyautogui.moveTo(x,y)移动鼠标、pyautogui.click()点击、pyautogui.typewrite()输入文字、pyautogui.hotkey()组合键操作；3.获取屏幕坐标可通过pyautogui.position()或图像识别locateOnScreen实现；4.常见任务
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