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RSS订阅原创 计算机必学---SQL
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是一种专门用来和关系型数据库"对话"的编程语言。你用自然语言问人问题，用 SQL 问数据库问题。
2026-08-15 18:33:13
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原创 理解前端函数
📜 JS 基础函数🔢 高阶函数💚 Vue 3 函数📊 总结对比。，代码更简洁，也不会有 this 指向问题。函数声明 · 函数表达式 · 箭头函数。默认参数 · 剩余参数 · 解构参数。
2026-06-14 19:20:13
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原创 JavaScript vs TypeScript
📋 核心对比💻 代码示例🔗 关系结构🎯 选型指南💡 学习建议。前端开发语言全面对比 · 从入门到选型。
2026-06-11 20:46:24
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原创 在Pycharm中安装conda的保姆级教学
Anaconda 目录结构示意图Anaconda3/python.exeScripts/envs/conda.exe ← 配置时要填这个py312/base/ ← 默认环境配置时需要的两个关键路径：python.exe 路径 → C:\Users\用户名\Anaconda3\python.execonda.exe 路径 → C:\Users\用户名\Anaconda3\Scripts\conda.exe。C:\Users\你的用户名\Anaconda3\envs\py312\python.exe。
2026-06-10 21:20:13
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原创 可视化各种库的用法并区分其作用
代码示例 + 可视化图表，一站式掌握 Python 生态核心库📊NumPy — 科学计算基础高性能多维数组运算，数学计算的基石# ① 创建数组b = np.zeros((3, 3)) # 全零矩阵# ② 数学运算（向量化）y_sin = np.sin(x) # 正弦波y_cos = np.cos(x) # 余弦波# ③ 矩阵运算C = np.dot(A, B) # 矩阵乘法。
2026-06-08 19:32:50
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原创 前端初学者如何深度理解 如何创建一个路由页面
目录🗺️整体流程一览按顺序完成以下 6 步，就能在浏览器里看到你的路由页面Step 0📚 预备知识→Step 1📦 创建项目→Step 2⚙️ 安装路由→Step 3📄 新建文件→Step 4🔗 注册路由→Step 5🧭 配置导航→Step 6🚀 启动验证0预备知识开始之前，确认你已经安装了这些工具node -vnpm -v💡去官网nodejs.org下载 LTS 版本，安装后重启 VSCode，再在终端里输入node -v验证。1。
2026-06-07 20:06:36
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原创 爬虫指南top one
网络爬虫（Web Crawler / Spider）是一种自动化程序，它能够模拟浏览器的行为，按照一定的规则， 自动地浏览互联网并从网页中抓取、提取、存储数据。就像蜘蛛在蜘蛛网上爬行，从一个节点跳到下一个节点。
2026-06-03 20:14:36
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原创 python中认识数据分析
📋 数据分析完整流程一个标准的 Python 数据分析项目遵循以下 6 个核心阶段数据获取CSV · API · 数据库数据清洗缺失值 · 异常值探索分析EDA · 统计描述数据可视化图表 · 仪表盘建模分析ML · 统计模型报告输出结论 · 洞察。
2026-06-02 17:31:15
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原创 认识到精通函数
函数是一段被命名的代码块，专门完成某项具体任务。定义一次，随时随地调用，避免重复写相同的代码。就像你存了一个手机联系人，以后直接点名字打电话，不需要每次都重新输电话号码。2函数的结构解剖— 逐行、逐部分读懂每个组成📌图中用不同颜色高亮了函数的每一个组成部分，箭头标注了每部分的名称和作用情况语法调用方得到什么✅ 返回单值return x变量 x 的值✅ 返回多值元组 (a, b)，可以解包⚪ 无 return函数末尾没有returnNone（空值）🔴 提前退出。
2026-05-31 20:19:24
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原创 数据科学导论学习路线
数据科学的核心目标：“从数据中提取有价值的信息，并辅助决策。电商推荐商品银行识别诈骗医院预测疾病学校分析成绩趋势AI聊天机器人训练。
2026-05-29 08:58:53
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原创 Python语法基础完全指南
Python是由 Guido van Rossum 于1991年发布的高级编程语言，以简洁优雅的语法著称。它是目前全球最受欢迎的编程语言之一。基础函数# 定义函数"""向用户打招呼（这是文档字符串 docstring）"""return f"你好, {name}!# 调用函数message = greet("张三")print(message) # "你好, 张三!# 带默认参数print(power(3)) # 9 （使用默认值 exp=2）
2026-05-28 19:02:43
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原创 Python类完全指南
• 🔒 封装（Encapsulation）：隐藏内部细节，对外提供接口• 🧬 继承（Inheritance）： 复用父类代码，扩展功能• 🎭 多态（Polymorphism）：一接口多实现，灵活扩展• 🌀 抽象（Abstraction）： 提取共同特征，忽略细节class_var = "类变量" # 所有实例共享super().__init__() # 调用父类构造self.instance_var = arg # 实例变量def instance_method(self): # 实例方法。
2026-05-25 14:02:05
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原创 Try和expect的正确使用方式
程序运行时发生的错误事件，若不处理会导致程序崩溃⚠️异常 vs 错误语法错误（SyntaxError）在代码运行前就被发现；异常（Exception）在运行时才会触发。try/except 只能处理运行时异常，语法错误必须手动修复代码。常见异常类型一览继承 Exception，为业务逻辑创建语义明确的专属异常自定义异常继承自 Exception，可按业务层级建立异常树，如 AppError → NetworkError / DatabaseError# ===== 定义自定义异常 =====
2026-05-24 10:08:45
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原创 了解数据处理对象-DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由Series组成的字典。创建一个五行三列的名为df1的DataFrame数组，列名为 [states,years,pops]，行名['one','two','three','four','five']；给df1添加新列，列名为new_add，值为[7,4,5,8,2]。
2026-05-06 20:36:26
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原创 绘制 折线图
plt.title('折线图示例', fontsize=16, fontproperties（字体）='SimHei')plt.xlabel('X轴', fontsize=12, fontproperties='SimHei')plt.ylabel('Y轴', fontsize=12, fontproperties='SimHei')# 绘制正弦和余弦曲线，设置颜色、线宽、标记点样式。# 设置标题、坐标轴标签、图例、网格等图形属性。# 自动调整布局并显示图形。#创建图形并设置大小。
2026-05-06 20:36:10
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原创 读取CSV格式数据
这里我们从csv文件里导入了数据，并储存在DataFrame中。为['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']；# 如果数据集中有中文的话，最好在里面加上 encoding = 'gbk' ，以避免乱码问题。在使用机器学习工具包对数据进行修改、探索和分析之前，我们必须先讲外部数据导入。我们通常使用列的名字来在Pandas中查找列。
2026-05-05 20:20:17
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原创 数据的基本操作——算术运算
DataFrame中的算术运算是df中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用NaN代替。此外，如果我们想设置默认的其他填充值，而非NaN的话，可以传入填充值。''' # df1,df2是DataFrame类型数据。编写要求：让df1与df2相加得到df3，并设置默认填充值为4。df3: 一个DataFrame类型数据。# 请在此添加代码 完成本关任务。算术运算（+，-，*，/）
2026-05-05 20:19:30
43
原创 数据的基本操作——去重
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。代码要求：去除df1中重复的行，并把结果保存到df2中。
2026-04-09 15:45:57
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原创 数据的基本操作——删除
即删除Series的元素或DataFrame的某一行（列）的意思，我们可以通过对象的drop(labels, axis=0)方法实现此功能。
2026-04-06 15:41:01
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原创 数据的基本操作——排序
frame.sort_values(by='b') #DataFrame必须传一个by参数表示要排序的列。Series用sort_index()按索引排序，sort_values()按值排序；DataFrame也是用sort_index()和sort_values()。对代码中d1进行按值排序（index为f），并将结果存储到d2。对代码中s1进行按索引排序，并将结果存储到s2；
2026-04-02 16:35:15
50
原创 了解数据处理对象--Series
Series: 一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引。如果你有一些数据在一个Python字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个Series，只传递一个字典的时候，结果Series中的索引将是排序后的字典的键。Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
2026-04-01 19:35:05
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原创 Numpy数组的堆叠
使用Numpy，我们可以方便的更改数组的形状，比如使用reshape()、ravel()、flatten()、transpose()函数等。拉直，其功能与ravel()相同，但是flatten()返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间，而ravel()仅仅是改变视图。从深度看，数组既可以横向叠放，也可以竖向叠放。np.hstack((a,b)) # 注意 这里是两层括号。拆解，将多维数组变成一维数组。使用元组改变数组形状。首先，创建两个数组。
2026-03-27 17:23:41
176
原创 Numpy的拆分
使用Numpy，我们可以方便的对数组进行拆分，比如使用hsplit()、vsplit()、dsplit()、split()函数等。深度拆分要求数组的秩大于等于3。
2026-03-27 17:23:23
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原创 Numpy数组的基本运算
operation = input() # 接收 'add'In:np.multiply(a,b) 或 a * b。In:np.subtract(a,b) 或 a-b。In:np.divide(a,b) 或 a/b。n:是列表中的索引你需要做的是 m+b[n]In:np.add(a,b) 或 a+b。# 平台的测试代码（你看不到）矩阵可逆的充要条件是矩阵满秩。ret: 一个numpy数组。ret: 一个numpy数组。你需要做的是 m*b[n]# 定义opeadd函数。# 引入numpy库。
2026-03-26 16:32:07
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原创 Numpy 迭代数组
利用nditer对象可以实现完成访问数组中的每一个元素，这项最基本的功能，使用标准的 Python 迭代器接口，可以逐个访问每一个元素。默认情况下，nditer 将视待迭代遍历的数组为只读对象（read-only），为了在遍历数组的同时，实现对数组元素值的修改，必须将可选参数 op_flags 指定为 read-write 或者 write-only 的模式。假设数组 a 的维度为 3*4，数组 b 的维度为 1*4，则使用以下迭代器（数组 b 被广播到 a 的大小）。# 获取数组的行数和列数。
2026-03-26 15:49:16
260
原创 Numpy 广播
广播 (Broadcast) 是 numpy 对不同形状 (shape) 的数组，进行数值计算的方式。对数组的算术运算通常在相应的元素上进行，当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。arange() 生成一个数组，然后用 reshape(n*n) 方法，将数组切换成。导包：import numpy as np(有些版本不同不能使用)0到2，排成三行一列的形状。
2026-03-24 19:36:55
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原创 Numpy 高级索引
比如 line = [1,2,3,4]，表示要取 arr 的第 1 行、第 2 行、第 3 行、第 4 行。# arr为一个ndarray类型的数组,line为花式索引的索引数组。拆解 a = arr[line] 的执行过程。步骤 1：解析 line 里的索引。arr[line] 的本质是。输入：0,3,1,5。输出：[20 23]
2026-03-24 19:33:37
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原创 学习-Python文件之Excel文件的读写
使用 input 获取 xls 文件的完整路径及名称；# 使用 xlrd 模块读取每个合并单元格的内容并打印。读取表 sheet1 中每个合并单元格的内容并打印。
2026-03-22 11:10:30
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原创 打印输出键与值和元组中元素的最大值
输入：Spring \n Rolls \n 40 \n pork \n 30 \n Fried \n Wonton \n 15。输出：Spring \n Rolls \n pork \n Fried \n Wonton \n 40 \n 30 \n 15。# 请在此添加代码，对menu_list进行元组转换以及元组计算等操作，并打印输出元组及元组最大的元素。#请在此添加代码，实现对menu_dict的遍历操作并打印输出键与值。if new_menu_list: # 确保元组不为空。
2026-03-22 10:12:12
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原创 怎样去除列表中非重复的值
请在下面的 Begin-End 之间按照注释中给出的提示编写正确的代码。# 请在下面的 Begin-End 之间按照注释中给出的提示编写正确的代码。# 第2步：去除列表内的非重复值，打印处理后的列表。# 第2步：去除列表内的非重复值，打印处理后的列表。# 第1步：使用 input 函数获取列表。# 第1步：使用 input 函数获取列表。
2026-03-20 21:29:33
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原创 JSON文件基础知识
{"名称":"龙傲天" , "年龄":16 , "ismale" : true},{"名称":"玛丽苏" , "年龄":15 , "ismale" : false}{"名称":"赵昊" , "年龄":15 , "ismale" : true},{"我爱":"python","我是":"高级程序员"},{"学好python","年薪百万"}逻辑值（true 或 false）名称：龙傲天，年龄：16，男性。名称：玛丽苏，年龄：15，女性。名称：赵昊，年龄：15，男性。字符串（在双引号中）数字（整数或浮点数）
2026-03-20 21:25:14
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原创 语言中都有的字符串
string(字符串名)="woaipython"/"我爱python"new_my_str=my_str.replace("我不"，"我")index方法查找下标：（空格也有下标索引值）解释：由字符串名+等号+引号引起的字符。my_str="我不爱python"my_str="我爱python"#输出结果是：'我爱python'spilt: 分割字符串。
2026-03-07 21:39:42
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原创 从基础开始学习元组到深奥
输出类型是：<class 'tuple'> 内容是：(1,"我爱python","学好python")：元素中的元素不可修改（但元组中嵌套一个list,就可以修改list中的内容）tuple1=(1,"我爱python","学好python")包围，其中的元素由逗号相间隔，若其中元素为字符串则要将字符串用。注意：嵌套元组不能用index方法查找元素的下标。#输出结果是：([1,3,3],[4,5,6]），所以在统计嵌套元组中的元素时应把元组。嵌套元组中的元素是一个。#输出结果是：[1]
2026-03-03 18:31:53
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空空如也
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