-
- Python基因组处理，Biopython入门教程
- Biopython的核心数据结构是Seq和SeqRecord。Seq表示DNA、RNA或蛋白质序列本身，包含碱基或氨基酸字符串及可选的字母表；SeqRecord则封装Seq对象，并附加id、name、description、features和annotations等元数据，代表一条完整的生物学记录。理解这两者的区别与联系，是掌握Biopython的关键。此外，Biopython通过Bio.SeqIO模块支持多种基因组文件格式的读写操作，如FASTA和GenBank，使用parse()逐条读取大文件以节省内
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 260浏览 收藏
-
- Python中ch代表字符的用法解析
- 在Python中，"ch"通常是"character"（字符）的缩写，用于存储单个字符。其他常见字符变量名包括：1.char，2.letter，3.symbol，4.digit。选择变量名时应考虑一致性、语义清晰和避免冲突，以提高代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 104浏览 收藏
-
- Pythonunittest框架使用全解析
- 自动化测试可提升效率与代码质量，Python的unittest框架适合入门及中小型项目。一、测试用例以类组织，命名建议TestXXX格式，方法名以test_开头，使用断言验证结果，保持类间独立。二、setUp和tearDown用于初始化和清理操作，支持setUpClass与tearDownClass（需@classmethod）。三、通过unittest.main()或TestLoader与TextTestRunner实现批量运行测试，支持生成HTML报告。四、注意测试失败可能源于测试条件或断言错误，需处
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 494浏览 收藏
-
- Python分层抽样与随机抽样教程
- 随机抽样使用Pandas的sample()函数实现，适合分布均匀的数据；分层抽样通过Scikit-learn的train_test_split或groupby加sample实现，保留原始分布；选择方法需考虑数据均衡性、目标变量和数据量大小。1.随机抽样用df.sample(frac=比例或n=数量)并可划分训练集和测试集；2.分层抽样使用train_test_split时设置stratify=y，或对DataFrame按标签分组后抽样；3.选择策略包括判断类别均衡性、是否存在分类目标变量及数据量是否足够大
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 296浏览 收藏
-
- PythonFlask入门：快速开发Web应用指南
- 使用Flask开发Web应用的入门步骤如下：1.安装Flask并创建应用实例，2.编写基本路由和响应函数，3.运行应用并在浏览器访问测试。接着添加模板支持：4.新建templates目录存放HTML文件，5.使用render_template渲染页面并传递参数。处理表单功能：6.编写带method属性的表单HTML，7.在路由中通过request对象获取用户输入。最后静态资源管理：8.将CSS、JS等文件放入static目录，9.使用url_for函数引用静态资源路径。以上步骤适用于新手快速上手Flask
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python Flask 路由 模板 Web应用 210浏览 收藏
-
- PythonTkinter基础教程详解
- Tkinter是Python自带的GUI库，适合入门。创建窗口需导入tkinter模块并实例化Tk()对象，最后调用mainloop()启动事件监听。添加控件如按钮、输入框等，通过pack()/grid()/place()布局，注意不可混用布局方式。事件绑定可通过command参数或bind()方法实现。布局时易忽略混用不同布局导致控件不显示，可用update_idletasks()配合屏幕尺寸计算让窗口居中显示。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 282浏览 收藏
-
- PythonTurtle是什么？图形绘制全解析
- Turtle模块是Python中用于绘图的工具，通过模拟乌龟在屏幕上移动和绘图来实现。1）创建turtle对象并使用forward()和right()方法可以绘制简单图形，如正方形。2）通过orbit()函数可以模拟复杂的物理现象，如行星轨道。3）使用时需注意性能和代码可维护性问题。4）最佳实践包括简化代码、使用颜色和样式、增加互动性。Turtle模块适合初学者和图形编程爱好者，提供了一个探索计算机图形学的平台。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 177浏览 收藏
-
- Python音频处理：WAV文件操作全解析
- Python处理WAV音频的核心方式是使用内置wave模块进行“读”与“写”。1.读取WAV文件时，通过Wave_read对象获取参数（如声道数、采样宽度、采样率等）并读取原始字节数据；2.写入WAV文件时，通过Wave_write对象设置参数并写入字节流。wave模块仅负责数据搬运，真正的信号处理需结合struct或numpy解析字节数据。常见陷阱包括字节序问题、数据类型转换错误、参数不匹配及内存占用过高。对于进阶操作如剪辑、拼接、音量调整和声道分离，wave模块需与其他库配合实现，因其本身不支持数值运
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 346浏览 收藏
-
- Python数据透视表与交叉分析详解
- 在Python中，使用pandas实现数据透视和交叉分析的核心函数是pandas.crosstab和pandas.pivot_table。1.pd.crosstab主要用于生成列联表，适用于两个或多个分类变量的频率计数，支持添加总计和归一化百分比；2.pd.pivot_table功能更强大且灵活，可对数值列进行多种聚合操作（如求和、平均等），支持多层索引和多列聚合，并可通过参数控制缺失值填充与总计行/列的添加。选择时，若需纯粹计数或比例分析则用crosstab，若涉及复杂数值聚合则优先使用pivot_ta
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 213浏览 收藏
-
- Python中int是什么？整数类型详解
- int是Python中的整数类型关键字，用于表示任意精度的整数。1.int类型没有上限，适合大数据和科学计算。2.整数操作直观，不需数据类型转换。3.Python3中的整数不可变，每次操作创建新对象。4.使用NumPy可提高大数运算性能。5.整数除法可用地板除（//）获取整数结果。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 455浏览 收藏
-
- Python定时任务有哪些实现方式
- Python实现定时任务有多种方法，根据需求选择合适的方案即可。1.简单延时任务可使用time.sleep()，适合轻量级、周期固定的逻辑；2.定时任务调度可使用schedule库，支持秒、分、小时等周期执行，语法简单适合脚本级别任务；3.专业级任务推荐APScheduler，支持动态管理任务、持久化存储等功能，适合生产环境；4.系统级任务可通过操作系统工具（如cron或任务计划程序）实现，不依赖Python进程运行，更稳定可靠。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 334浏览 收藏
-
- Python排序技巧：sorted与lambda使用全解析
- Python中实现排序最常用的是sorted()函数和list.sort()方法。1.sorted()不改变原始数据，返回新列表；2.list.sort()是原地排序，直接修改原列表；3.两者都支持key参数，常使用lambda表达式定义排序规则。例如：可使用lambda按元组的某个元素、字符串长度、字典键值等排序；4.多条件排序可通过返回元组实现，如先按部门升序再按薪水降序；5.对于嵌套结构，可结合lambda提取深层数据进行排序。二者选择上，若需保留原始数据或处理非列表数据用sorted()，内存敏感
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 196浏览 收藏
-
- Python语音转文字教程：SpeechRecognition实战教程
- 要实现实时语音转文字，可使用Python的SpeechRecognition库配合pyaudio进行音频捕获和识别。首先安装SpeechRecognition和pyaudio（可通过下载wheel文件解决安装问题），然后使用Google语音识别API或其他API如recognize_sphinx进行识别。为实现持续实时识别，需在循环中分段录音并处理，通过pause_threshold和phrase_time_limit控制录音结束条件，并使用adjust_for_ambient_noise减少背景噪音。选
- 文章 · python教程 | 1个月前 | Python 语音识别 SpeechRecognition 实时语音转文字 pyaudio 127浏览 收藏
-
- PythonPub/Sub消息过滤失败解决办法
- 本文档旨在解决PythonPub/Sub订阅者客户端在使用过滤器时无法拉取消息的问题。通过分析问题原因和提供的解决方案，帮助开发者理解Pub/Sub订阅过滤器生效的机制，并提供避免此问题的实用方法，确保消息的正确接收和处理。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 443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
- 202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。
- 204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。
- 201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。
- 208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。
- 224次使用
