python干货

最新推荐文章于 2025-10-25 21:07:00 发布
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如何自学精选Python干货.pdf
11-14
"如何自学精选Python干货.pdf"这个资料合集提供了一系列的资源和建议，帮助那些想自学Python的人快速上手。 首先，学习Python的关键在于找到一本合适的教程，并坚持完成所有的示例。"Learn Python The Hard Way"是...
如何自学Python干货合集.pdf
05-31
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python 干货
zhoutonglx的专栏
04-18 913
sorted()排序后原来的没有放生变化，sort()排序后原来的排序对象发生了变化
7套干货，Python常用技术学习知识图谱！！（史上最全，建议收藏）
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独木不成林，单弦不成音。
06-15 4万+
给大家推荐几个宝藏级教程，你可以根据自己的自身情况进行选择： 一、Python入门 二、Python数据分析 三、Python爬虫 四、Python学习技术问题汇总 五、数据结构与算法 六、计算机基础 七、MySQL
Python 干货网站
IT__LS的博客
10-05 686
曾经出现过的程序设计语言: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages 数据源 IEEE和CodeEval  程序设计者----->程序脚本--------->计算机执行 Python 创作者个人网页:https://www.python.org/~guido/ 在线设计Python程序:https://ideon
python干货---6行代码轻松搞定md文档转pdf！
2403_88996352的博客
10-25 213
大家好，我是小妖，追热点·探科技·AI工具·Python干货，快人一步！小伙伴们，今天分享一个python干货，可以将markdown格式转成pdf。我们用到的模块是Spire。
Python干货 | 制作遥感影像图
liu08_13的博客
12-26 4644
0.前言 近50年来，Landsat系列卫星为我们提供了非常长时间序列的地球表面观测信息，现阶段Landsat卫星仍然在服役，为全球治理和科学研究提供了非常宝贵的数据。 图源：USGS 现在是大数据时代，作为地球科学领域来说，遥感资料是不折不扣的宝贵的一手实测资料，且数据量非常的庞大。现阶段来说，可能大部分遥感资料生产的速度远远大于我们去利用它的速度，所以大部分遥感资料还是处于沉睡状态，在等待着技术的继续革新，唤醒这沉睡的数据，使其发光发热。 今天我们来探索一下使用Landsat数据来制作一张遥
Python 干货文章整理合集
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09-12 252
点击上方"brucepk"，选择"置顶公众号"第一时间关注 Python 技术干货！阅读文本大概需要 3 分钟。自从 pk哥开始认真在公众号分享文章以来，...
【Python干货】socket中的listen()参数(数字)到底代表什么？
HFZeng的博客
06-27 2万+
socket中的listen中的数字到底代表什么？疑问解答总结 疑问 在调用socket的时候，我们会使用到listen()函数，里面有个参数叫backlog, 例如：socket.listen(5). 那么这个数字5到底代表什么意思呢？ 网上有很多种说法，讲的都是概念，很多都是复制粘贴，容易让人误解。 解答 下面使用具体的代码片段来讲解： 这是一个电脑本机模拟客服端及服务端的程序，主要功...
Python干货-27个问题告诉你 Python 为什么如此设计.pdf
09-18
Python 内存管理的细节取决于实现。Python 的标准实现 CPython 使用引用计数来检测不可访问的对象，并使用另一种机制来收集引用循环，定期执行循环检测算法来查找不可访问的循环并删除所涉及的对象。gc 模块提供了...
python干货来了，离成功就差它了，python基础
04-01
Python是当今世界上最受欢迎的编程语言之一，尤其适合初学者入门。本文将深入讲解Python的基础知识，帮助你从小白快速成长为Python大神。 首先，我们从Python的安装开始，包括解释器和开发工具的安装，这是所有编程...
python中对二维数组每个元素进行相同操作，以平方为例
计算机研究生
01-12 3万+
import numpy as np from numpy.matlib import repmat zhen1=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) #zhen=np.array([[1,1,1,1]]) zhen2= [[zhen1[i][j]**2 for j in range(len(zhen1[i]))] for i in range(len(zhen1))]
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
"从小白到大神，Python干货教程全解析
本文主要围绕Python这一编程语言展开，通过介绍Python的基本知识和实用技巧来帮助读者入门和提高编程水平。文章以历史和第一个代码的输出作为引子，从基础知识、程序流程控制、字符串、组合数据类型到函数等多个方面...
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