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- PySimpleGUI多线程日志更新技巧
- 本文探讨了在PySimpleGUI应用中，当使用logging.Handler从非主线程直接更新GUI元素（如Multiline）时可能遇到的RuntimeError:mainthreadisnotinmainloop异常。核心解决方案是避免在非主线程中直接操作GUI，而是通过window.write_event_value将更新请求发送到主事件循环进行处理，同时建议对耗时操作采用多线程或PySimpleGUI内置的异步机制。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 120浏览 收藏
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- Python对比列表差异方法详解
- 使用集合操作可高效找出两列表差异，适用于元素唯一且无需保持顺序的场景；若需保留顺序或处理重复元素，则应采用遍历、Counter或自定义函数等方法。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Numpy 遍历 集合 counter Python列表差异 294浏览 收藏
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- Python获取CPU核心数的多种方式
- 最直接的方法是使用os.cpu_count()获取逻辑核心数，若需物理核心数或更详细信息，则推荐使用psutil库。通过psutil.cpu_count(logical=False)可获得物理核心数，而os模块和multiprocessing模块的cpu_count()均返回逻辑核心数。逻辑核心基于超线程技术，使一个物理核心模拟多个处理单元，提升并行处理能力；物理核心则是实际存在的硬件单元。在进行CPU密集型任务时，建议并行度设为物理核心数，I/O密集型任务可接近逻辑核心数。选择os模块适用于简单场景，无
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 302浏览 收藏
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- Python如何检测新能源电站异常发电？
- 新能源电站的异常发电预测关键在于构建正常发电模型并识别显著偏离行为。1.数据准备阶段需收集历史发电、气象、设备运行状态和时间信息，并进行清洗和特征工程。2.模型构建阶段使用回归模型（如随机森林、XGBoost）预测正常发电量，计算实际与预测值的残差。3.异常判断阶段通过统计阈值或异常检测算法（如IsolationForest、One-ClassSVM）识别残差异常并触发告警。高质量数据是预测准确的核心，缺失、异常或不一致数据会显著降低模型性能。Python中常用工具包括pandas、numpy用于数据处理
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 机器学习 数据质量 新能源电站 异常发电预测 157浏览 收藏
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- Python随机数生成方法大全
- Python生成随机数主要依赖random模块，其核心是伪随机数生成算法（如MersenneTwister），通过种子初始化并产生看似随机的确定性序列；random模块适用于模拟、游戏等一般场景，而secrets模块则提供加密安全的随机数，用于密码、令牌等高安全性需求；常见函数包括random()、uniform()、randint()、choice()、sample()和shuffle()，并可通过seed()控制序列可重复性；在性能敏感或大规模计算场景下，推荐使用NumPy的随机数生成器以获得更高效的
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- Pythonopenpyxl读写Excel实战教程
- 使用openpyxl可高效读写Excel文件，支持样式、日期处理及大型文件优化。首先通过pipinstallopenpyxl安装库；创建文件时用Workbook()生成工作簿，通过sheet.append()或cell(row,col)写入数据，并调用save()保存；读取文件使用load_workbook()加载，遍历iter_rows()获取数据；处理大文件时启用read_only=True或write_only=True模式以降低内存占用；设置字体、填充、边框和对齐方式可实现丰富样式；日期时间数据会
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- Python多线程入门：threading模块全解析
- Python多线程通过threading模块实现，适用于I/O密集型任务，因GIL限制无法在CPU密集型任务中并行执行；此时应使用多进程。
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- Python用pct\_change计算数据增长率
- 在Python中计算增长率时，pct_change方法是首选，因为它简化了代码、内置处理NaN值，并支持灵活的周期参数。首先，它一行代码即可完成增长率计算，提升开发效率；其次，自动处理缺失值，避免除零错误；再者，通过periods参数轻松应对不同周期分析需求。对于缺失值，可在计算前使用fillna填充、interpolate插值或dropna删除；对于异常值，可通过统计识别、平滑处理或对数变换减轻影响。进阶用法包括累计增长率计算、分组增长率分析，并结合原始数据和趋势平滑进行深入分析。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 359浏览 收藏
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- Python分箱方法：cut与qcut区别解析
- 在Python中实现数据分箱主要使用pandas的cut和qcut函数。1.cut用于按值区间分箱，可指定等宽或自定义边界，适用于有明确分类标准的数据，如成绩等级；2.qcut用于按数量分箱，基于分位数划分，适合偏态分布数据，确保每组样本量均衡，如收入分层。选择cut时需关注数据的自然边界和均匀分布，而qcut更适合处理非均匀分布并需要等量分组的场景。两者各有优势，应根据业务需求和数据特性进行选择。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 202浏览 收藏
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- Polars数据帧分组插值方法详解
- 本文详细介绍了在PolarsPython中，如何在group_by操作的上下文里对数据帧进行缺失值插值。通过构建分组内完整的序列范围，并结合左连接与插值功能，有效解决了按类别分组并填充指定步长序列的需求，适用于大规模数据集的场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 145浏览 收藏
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- Pandas重复值识别与提取方法
- 本教程将深入探讨如何利用Pandas库高效识别DataFrame中包含多个相同值的行，并提供两种实用的提取方法：一是获取这些行中非重复或首次出现的值，二是仅提取重复出现的值。我们将通过df.duplicated(axis=1)等核心功能，结合具体示例代码，详细讲解实现步骤与技巧。
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- Python用IQR检测异常值方法
- IQR方法通过计算四分位距并设定边界识别异常值，具有统计稳健性。1.它基于Q1（25%分位数）与Q3（75%分位数）之差（IQR=Q3-Q1），定义异常值上下限为Q1-1.5×IQR与Q3+1.5×IQR；2.异常值处理可选择删除、替换为边界值、插补或转换数据；3.该方法不依赖正态分布，适用于偏态数据，但需结合业务背景判断是否剔除或保留异常值。
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