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- NumPy是Python数据分析的基石，核心是ndarray多维数组，支持高效数值运算；常用创建方式包括np.array()、np.zeros()等，关键属性有shape、dtype、ndim；索引切片支持一维、二维及布尔索引。
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- Python字符串去空格技巧分享
- 答案是使用strip()方法可去除字符串两端的空白字符。Python中strip()用于移除字符串首尾的空格、制表符、换行符等，默认处理所有ASCII空白字符，且返回新字符串而不改变原字符串；lstrip()和rstrip()分别只移除左侧或右侧空白，三者均可传入字符集参数以移除指定字符，但需注意参数为字符集而非子字符串，且这些方法不处理字符串内部空白。
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- Django信号测试：优雅处理策略解析
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- Python缺失值处理方法详解
- 缺失值判断应使用pd.isna()，它能统一识别None、np.nan和pd.NA；删除用dropna()时需注意subset参数；数值填充优先选SimpleImputer(strategy='median')；预测填充仅适用于高相关特征；非随机缺失（MNAR）宜转为二值特征。
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- Python搭建NLP模型的核心流程解析
- 文本处理流程包含数据预处理、特征表示、模型构建与训练、评估与迭代四步：预处理需清洗文本并分词；特征表示将文本转为向量，含TF-IDF、词嵌入和上下文感知表示；模型结构依任务而定；评估需错误分析、消融实验与跨域测试。
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- NumPy索引详解：避开argwhere赋值误区
- 本教程旨在解析NumPy中np.argwhere函数在使用多维数组进行元素赋值时可能导致的常见错误。我们将详细解释np.argwhere返回的坐标数组与NumPy高级索引机制之间的差异，并通过示例代码演示为何直接使用np.argwhere的输出进行赋值会导致意料之外的结果。最终，文章将推荐并展示如何利用布尔掩码（BooleanMasking）这一更高效、更直观的方法来实现条件性数组元素赋值，以确保代码的正确性和性能。
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- Python3print默认换行，是否加需看需求
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- PyCharm中文界面设置方法
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