爱了!国民第一 Python到底做了什么?

国民经济数据分析与可视化 plt.plot(GDP_all.index, GDP_all.values, label='总值',color='ForestGreen')plt.plot(GDP_avg.index, GDP_avg.values, label='人均生产总值',color='blue')['年份','一季度(亿元)','二季度(亿元)','三季度(亿元)','四季度(亿元)']plt.ylabel('GDP(亿元)')loc[:, '人均GDP(元/人)']loc[:, 'GDP(亿元)'] 阅读详情

Python 现在无处不在,自 2018 年开始,各行各业便开始布局 Python。

众所周知,Python 是当下最火的编程语言之一。

甚至可以说 Python 的崛起,将编程提高了一个层次。

它不再只是程序员专用,现在各个岗位都在学习 Python,Python 对整个行业来说都是极其有利的。

在技术圈

1:Python 在数据分析、机器学习、人工智能AI等领域发展迅速; 2:Python 也适用于 Web 开发、前后端、移动应用程序开发、甚至是嵌入式系统等领域。

在教育界

1:自 2018 年 3 月 起,在计算机二级考试加入了 Python 语言程序设计 科目;

2:山东省的小学信息技术六年级教材也加入了 Python 内容

3:2018 年,浙江省信息技术教材宣布弃用VB 语言,选用更为简单易懂的 Python 语言

在职场里

1:Python 爬虫一键爬取想要获得的数据

2:Python 数据处理,数据分析,办公自动化提高工作效率

Python 的“国民度”越来越高,同时也吸引了众多的学习者。

虽然 Python 以简单易学著称,但对于未曾涉足计算机编程的领域小白来说,深入熟练地掌握 Python 有一定的难度。

对于 Python 新手来说,最重要的是先选择一个适合自己的方向。

读者福利:知道你可能对Python感兴趣,便准备了这套python学习资料
对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑的。 一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以找到适合自己的学习方案

包括:Python永久使用安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、软件测试、机器学习等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python!

零基础Python学习资源介绍

👉Python学习路线汇总👈

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取哈)
在这里插入图片描述

👉Python必备开发工具👈

在这里插入图片描述

温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末

👉Python学习视频600合集👈

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
在这里插入图片描述

👉实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

👉100道Python练习题👈

检查学习结果。
在这里插入图片描述

👉面试刷题👈

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

资料领取

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取

Matplotlib任务实现:绘制国民生产总值构成分布饼图 name = data['columns'] ## 提取其中的columns数组,视为数据的标签 label1 = ['第一产业','第二产业','第三产业']## 标签1 label2 = ['农业','工业','建筑','批发','交通', '餐饮','金融','房地产','其他']## 标签2 explode1 = [0.01,0.01,0.01] explode2 = [0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01] p = plt.fi. 阅读详情

相关推荐

基于国民议会网站数据的强大问答系统构建(Python)

例如,你可以添加对问题的分类和意图识别功能,以便更好地理解用户的需求并提供准确的答案。这个问答系统可以作为一个有用的工具,帮助用户快速获取国民议会的相关知识和信息。在本文中,我们将介绍如何使用大型语言模型和Python构建一个强大的问答系统,该系统利用国民议会网站的数据作为知识库。这个问答系统可以回答用户提出的与国民议会相关的问题,并提供相关的信息和解答。首先,我们需要获取国民议会网站的数据作为我们的知识库。其中最重要的是transformers库,它提供了预训练的语言模型和相关的工具函数。

BugHunterX的博客 117

matplotlib之2017各产业第一季度国民生产总值饼图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = ‘simhei’ plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False data1 = np.load(‘D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz’) name = data1[‘c...

wsq的博客 1622

Python数据分析之Matplotlib数据可视化实例

Matplotlib数据可视化的应用实例 分析 :2000至2017年各季度国民生产总值数据 分析国民生产总值: # -- coding:utf-8 -- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文显示,否则可能无法显示中文或者是各种...

CJW的博客 1万+

matplotlib之2017各产业第一季度国民生产总值直方图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data1 = np.load('D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz') name = data1['c...

wsq的博客 3940

Python爬虫实战:手把手教你深度解析《国民经济行业分类》层级体系与自动化采集实战!

我长期专注 Python 爬虫工程化实战,主理专栏 👉 《Python爬虫实战》:从采集策略到反爬对抗,从数据清洗到分布式调度,持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”,让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。

喵手的博客 784

一.国民技术MCU开发之 UART模块

一.国民技术MCU开发之 UART模块 文章目录1.相关开发环境2.UART2的相关硬件配置3.相关时钟配置3.1PB IO 以及复用功能的IO 的时钟使能配置3.2 UART 的时钟使能配置4.UART 初始化配置5.支持printf的相关重定向代码 1.相关开发环境 硬件版本:N32G457QEL_EVB V1.1 软件SDK版本 Nationstech.N32G45x_Library.1.1.1 开发软件:KEIL 2.UART2的相关硬件配置 UART2 TX–PB4 UART2 RX–PB5 //

AIoT深度探索者 | 嵌入式系统架构师 深耕物联网(IoT)与人工智能(AI)融合技术,聚焦​​边缘计算、图像开发、低功耗通信协议​​,致力于智能硬件,关注我获取最新技术文章信息与海量资源~ 1418

matplotlib之2010-2017年各季度国民生产总值散点图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data1 = np.load('D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz') name = data1['c...

wsq的博客 2822

如何使用JMeter进行大模型的压力测试?

使用JMeter进行大模型的压力测试,核心是通过模拟高并发请求,测试大模型在极限负载下的性能表现(如响应时间、吞吐量、错误率、资源瓶颈等)。通过以上步骤,可系统性评估大模型在高压下的性能极限,为优化模型(如量化、蒸馏)、扩容硬件(增加GPU)或调整接口限流策略提供数据依据。)、请求方式(POST)、认证方式(API Key放在Header)、请求参数(作用:避免瞬间高压压垮系统,更精准找到瓶颈点。等)、响应格式(同步/流式)。需获取:API地址(如。通过CSV文件引入不同。

alankuo的专栏 794

国民度No.1,Python到底做了什么?

毫无疑问,Python 是当下最火的编程语言之一。可以说 Python 的崛起,将编程提高了一个层次,它不再只是程序员专用,各个岗位都在学习 Python,导致普及度和国民度瞬间上升,P...

sinat_32849897的博客 175

电子元器件基础:电阻、电容、电感的特性与应用解析

本文深入解析了电子元器件中电阻、电容和电感三大基础元件的核心特性、工作原理与选型应用。电阻作为电路中的‘交通警察’,控制电流与分配电压,其额定功率与精度是关键选型参数。文章结合实战经验,详细阐述了它们在电源滤波、信号处理及高频电路中的不同表现与避坑指南,是电子设计与维修的必备基础知识。

weixin_29213655的博客 379

攻克+86手机号Discord验证墙:从“无效”到“成功”的实战指南

本文提供了一份针对+86手机号在Discord注册时频繁遭遇“手机号无效”问题的实战解决指南。文章系统分析了问题根源,并分步详解了从打造纯净网络环境、尝试多种手机号格式(如+86前加0),到更换iOS等客户端设备的有效方法,旨在帮助用户成功完成Discord手机号验证。

mac99的博客 1129

matplotlib之2000-2017各行业与各产业各季度国民生产总值折线图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data1 = np.load('D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz') name = data1['c...

wsq的博客 3396

Win10或Win8下ObjectARX2015 Wizard向导创建项目失败解决方法

[原创]objectARX 2015 Wizard安装向导在Win8/win10下无法创建项目的解决方法总结 by edata @2017-5-1 objectARX 2015 Wizard安装向导在Win8/win10下无法创建项目的解决方法 因为Win8/Win10对系统盘(默认c:)使用了高级权限管理,所以在此盘下操作文件的修改工作都需要管理员权限才行。 基于这个原因,导致非管理员安

edata的博客 7029

matplotlib之2000-2017各产业与行业各季度国民生产总值散点图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data1 = np.load('D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz') name = data1['c...

wsq的博客 4494

从BUCK-BOOST到反激:一个‘拆电感’的视角,轻松理解多路输出交叉调整

本文从BUCK-BOOST电路到反激变换器的演变入手,通过‘拆解电感’的独特视角解析多路输出交叉调整机制。深入探讨了反激电路的能量暂存方式、传递路径变化及电压关系,并结合具体参数对比揭示其特性。针对多路输出中的电压平衡问题,提供了绕组排布优化、元器件选型等实战技巧,帮助工程师有效提升电源系统的稳定性与效率。

weixin_33738578的博客 438

【DeepSeek实战】1、DeepSeek民用级开发全指南:从0到1掌握AI应用开发与模型蒸馏实战

DeepSeek创新性地打破了传统AI开发的技术壁垒,通过双模型架构(DeepSeek-V3和R1)实现普惠化与专业化并重。其核心优势包括:零代码操作、浏览器直接使用、中文提示词控制及低成本(2元/百万token)。用户通过简单三步(注册-配置-使用)即可快速开启AI之旅,平台提供$50免费额度支持2个月高频使用。 四大核心应用场景: 办公自动化:周报撰写、PPT生成、数据分析一键完成 内容创作:提供爆款标题生成、垂直领域写作模板 学习辅助:支持文档解析、错题讲解、知识图谱构建 生活服务:个性化行程规划

2025博客之星Top81。专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署,用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。 1735

数据挖掘实验一国民生产总值构成分布可视化

【代码】【无标题】

xqmids99的博客 1393

DeerFlow 系列教程 附录 | 核心文件索引、官方文档索引与推荐阅读顺序

DeerFlow 系列教程 附录本附录汇集了 DeerFlow 项目的核心文件索引、官方文档索引和推荐阅读顺序三份速查资料,方便读者在日常开发和学习中快速定位关键代码与文档。内容按实际项目目录结构整理,所有路径均基于 DeerFlow 2.0 版本验证。

weixin_43674738的博客 328

2000-2017各季度国民生产总值折线图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data1 = np.load('D:\matplotlib\国民经济核算季度数据.npz') name = data1['c...

wsq的博客 6099

微信小程序 - 解决支付报错 requestPayment:fail access denied (微信支付提示错误requestPayment:拒绝访问失败,真机运行测试或打包编译上线后报错问题)

微信小程序,微信支付,wx.requestPayment,微信小程序支付报错requestPayment:fail access denied,调不起微信,无法唤起支付弹窗,支付失败,支付权限没问题,小程序上线后支付报错,小程序真机测试支付报错,微信小程序苹果ios系统手机无法支付,小程序发布上线后支付报错,本地测试没问题,拒绝访问失败,小程序调起支付API requestPayment:fail:access denied微信开发者工具正常支付,权限没问题,微信公众平台,依旧报错怎么办,检查了appid都

🏆 前端领域优质创作者 1万+

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

用Python分析国民生产总值

今天学习Python的matplotlib,书上的一道例题感觉写的很好(黄红梅的Python数据分析与应用),就是 利用matplotlib的各种图来对2000-2017年季度生产总值进行分析,这道题确实是学习用图分析数据的一道经典 题,于是我根据书上的代码和自己的理解在jupyter上敲了一下,并做了总结,贴在下面,方便后序的学习和使用 1 首先把数据文件导进来,然后大概了解数据...

weixin_30492601的博客 2944

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Python,C++开发社会财政资金用途与国民监督APP

开发一款**社会财政资金用途与国民监督APP**是一个非常有意义的项目,旨在通过数字化手段帮助公众了解政府财政资金的用途、流向、使用效率以及监督机制。supervision_case = models.ForeignKey(SupervisionCase, on_delete=models.CASCADE) # 关联监督案例。category = models.CharField(max_length=100) # 案例类别(成功案例、失败案例等)

2501_90802096的博客 869

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

国民经济核算季度数据:让经济研究更高效

国民经济核算季度数据:让经济研究更高效 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目核心功能/场景 提供国民经济核算季度数据,助力经济研究与分析。 项目介绍 在当今信息时代,数据成为了支撑经济研究的重要基石。为了满足广大研究人员的需求,我们推出了"国民经济核算季度数据"项目。该项目旨在提供权威、准确的经济数据,帮助用户深入了解经济运行状况,从而为各类经...

gitblog_06725的博客 341

Python,C ++开发国民常见疾病诊疗价格查询APP

对接全国31省医保局价格监测平台(如鄂尔多斯医疗服务价格目录、江门市哨点机构数据),抓取公立医院诊疗项目价格(检查费/手术费/化验费)- 测试工具:Locust(压力测试)、Great Expectations(数据质量验证)- 公立医院数据需通过省级医保局官方接口获取(如"医保鄂帮办"数据接入模式)- 建立医疗价格元数据标准(参考《医疗服务项目价格目录》编码体系)- 算法库:PyTorch(价格预测模型)、Faiss(医疗价格向量检索)- 提供区域医疗通胀率预警(基于CPI与医疗价格指数关联分析)

2501_90802096的博客 1094

python|jupyter notebook|绘制直方图、饼图、箱线图

教材:《Python数据分析与应用》黄红梅、张良均 3.3分析特征内部数据分布与分散状况 直方图 函数:bar 语法:matplotlib.pyplot.bar(left,height,width=0.8,bottom=None,hold=None,data=None,**kwargs) #left:x轴数据 height:x轴所代表数据的数量 width:直方图宽度(0-1) import ...

qq_43691842的博客 2万+
上一篇: 编程零基础如何有效的学习Python?
下一篇: 成功转行Python工程师,年薪30W+,经验总结都在这
网络安全_入门教程
博客等级 码龄4年 1万+粉丝 2151原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值