14张速查表,带你玩转 Python 数据分析

STM32F103ZET6驱动57闭环步进电机(连线+代码) 一、设备: 1. STM32F103开发板 (普中F103的板子) 2. 57闭环电机带驱动 3. 24V/3A的直流电源,用于给电机驱动供电 简单说明:使用Keil5编程,主要使用了PWM波,外部中断和时间中断,按键控制电机使能和脱机并且控制PWM的周期,调节周期即调节电机的转速。 二、STM32开发板与电机驱动的连线: 1.PUL-、ENA-、DIR-与STM32的连接方法: 可以参考CSND的这个链接中的说明,使用共阴极接法:STM32F407-用TB6600驱动器驱动57步进电机(代码 阅读详情

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Python基础、导入数据、Jupyter Notebook、Numpy基础、Matplotlib绘图、Pandas基础和进阶、Scikit-Learn、Keras

当我们学一些具体操作的知识后,经常很容易忘记。学编程语言也是一样,总是会有很多函数学的很快,遗忘的也很快。但通常这些函数,并不需要很深刻的理解,你知道它需要什么参数,怎么调用就可以了。

这份速查表,就可以帮你解决以上的问题。当你记不清的时候,可以迅速地找到对应的函数,查看使用说明。

按照先后顺序,大致可以分为三个阶段:

001.

python基础、数据的导入

002.

数据科学计算的“三件套”

numpy、matplotlib、pandas

Numpy是Python数据科学计算的核心库,提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具。

Matplotlib是Python的二维绘图库,用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形。

Pandas是基于Numpy创建的Python库,提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。

003.

机器学习和深度学习模块

Scikit-learn通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。

Keras是强大、易用的深度学习库,基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API,用于开发和评估深度学习模型。

英文原版作者DataCamp的速查表,

项目地址如下:

https://www.datacamp.com/community/data-science-cheatsheets

中文版由“呆鸟的Python数据分析”翻译,

中文项目地址:

https://github.com/jaystone776/python-data-science-cheatsheet

转自:GitPython 微信公众号

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题图:pexels,CC0 授权。

好文章,我在看❤️

从 QQ 聊天到 AI Agent:AstrBot + NapCat 接入 DeepSeek <think>我们根据要求,根据提供的内容生成≤150字的文章摘要。内容是关于在Windows上使用Docker部署AstrBot+NaPCat,配置DeepSeek,实现QQ AI机器人。摘要需简洁概括主要步骤和结论。注意字数。</think>在Windows 11上通过Docker一键部署AstrBot与NapCat,实现QQ机器人。NapCat扫码登录QQ,AstrBot接入并配置DeepSeek API,完成AI对话。后续可扩展人格、插件及MCP工具,并通过cpolar提供公网管理入口,打造可扩展的 阅读详情

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