很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的

PyCharm选择社区版就够用了，专业版本太多花哨的东西没必要，环境可以用Anaconda，单纯的python环境需要下载很多包。

apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的。是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。函数的时候要自己传递参数，代码中显示的三种传递方式都行。的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对。该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于。有时候，我们想给自己实现的函数传递参数，就可以用的。这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据。不同属性之间的计算，返回一个结果，则。

通过对数据的导入、清洗、转换和分析，我们可以更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策和预测。Pandas是一个功能强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据处理函数，使我们能够轻松地对数据进行清洗、转换和分析。在开始对数据进行处理之前，我们需要先了解数据的基本信息。在处理缺失值时，我们可以选择删除包含缺失值的行或列，或者用其他值来填充缺失值。数据清洗是数据分析的第一步，它包括处理缺失值、异常值、重复值等。描述性统计是对数据进行基本的统计分析，包括计数、求和、平均值、中位数、最小值、最大值等。

SQLAlchemy是一个用于Python的SQL工具和对象关系映射ORM）库。它允许开发者通过Python代码而不是SQL查询语言来操作数据库。SQLAlchemy提供了一种灵活且强大的方式来与关系型数据库交互，支持多种数据库后端，如等。本文使用的SQLAlchemy版本: 1.4.51# 模型父类# 用户模型和表一一对应__table_args__ = {'comment': '用户表'}id = Column(BIGINT, primary_key=True, comment='主键')

在Python中，元类（metaclass）是一种高级概念 ，用于控制类的创建过程。简单来说，元类就是“类的类”，它负责生成我们日常使用的类对象。当我们定义一个类时 ，Python解释器实际上会调用元类来创建这个类。默认情况下，所有类都使用type作为其元类，但开发者可以通过自定义元类来修改类的行为或自动添加额外的功能。我们可以利用元类和__new__方法来自动为每个类添加日志记录功能，这样每次类的实例被创建时都会记录一条消息。# 添加日志记录功能# 设置日志级别为INFO。

Scikit-learn 是一个强大的 Python 库，主要用于机器学习和数据挖掘。其功能丰富且易于使用，涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等常见的机器学习任务。Scikit-learn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 之上，确保了其高效性和兼容性。

今天给大家介绍机器学习中必会的 10 大机器学习算法。

print(f'测试集准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}')print(f'测试集准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}')print(f'最佳交叉验证得分: {random_search.best_score_:.2f}')print(f'最佳交叉验证得分: {grid_search.best_score_:.2f}')print(f'最佳参数: {random_search.best_params_}')

💬欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！👍：觉得这篇文章对你有帮助吗？你们的支持是我不断进步的动力！🚀分享给更多人：如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多对C++感兴趣的朋友，让我们一起进步！机器学习正在快速改变我们的世界，而Scikit-Learn作为Python生态中最为强大的机器学习库之一，是每个数据科学家和工程师不可或缺的工具。本篇文章旨在从零开始，带领你逐步掌握Scikit-Learn的核心功能与实际应用。

Python Flask 是一种基于 Python 的微框架，它提供了一种简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。本篇文章将介绍 Flask 的基本概念、安装和配置、路由、模板、表单、数据库以及部署等方面的内容。一、基本概念1.1 什么是 Flask？Flask 是一个轻量级的 Web 应用程序框架，它基于 Python 语言开发，使用 Werkzeug 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 的设计理念是简单而灵活，它可以轻松地扩展和自定义，适用于小型和中型 Web 应用程序的开发。1.2 Fla

在下面的例子里，创建出的数组如右边所示，通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值，为此NumPy提供了诸如ones()，zeros()和random.random()之类的方法。除了min，max和sum等函数，还有mean（均值），prod（数据乘法）计算所有元素的乘积，std（标准差），等等。NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。

通过数据预处理、模型构建与训练、模型评估等步骤，我们成功地实现了一个能够预测库存需求的模型。智能库存管理系统利用深度学习模型来预测库存需求，帮助企业更好地规划和管理库存。我们将使用Python作为开发语言，结合TensorFlow和Keras等深度学习框架，实现一个简单但有效的库存管理模型。我们将使用这些数据来训练我们的深度学习模型。在实际应用中，我们可以使用训练好的模型来预测未来的库存需求，并根据预测结果优化库存策略。接下来，我们使用Keras构建一个简单的深度学习模型来预测未来的销售量。

本教程将带你一步步实现一个智能仓储管理系统。我们将使用Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow和Keras。最终，我们将实现一个可以优化仓储管理的模型。通过本教程，你学会了如何使用Python和Keras构建一个智能仓储管理系统的深度学习模型。你可以尝试使用不同的模型结构和参数，进一步提升模型性能。

当使用。

Pandas 是基于 NumPy 的开源数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的两个核心数据结构是 Series 和 DataFrame。通过本技术博客，我们深入探讨了 Pandas 模块的基础知识和高级功能，包括数据结构、数据导入导出、选择与过滤、数据处理、排序排名、数据可视化、数据分组与聚合、数据合并与连接、时间序列数据处理以及数据分析与统计。在学习过程中，我们通过丰富的代码示例和详细解析，帮助读者建立了对 Pandas 的全面理解，并提供了处理不同数据任务的技能。

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。文章开始前，需要进行库的安装：打开cmd，依次输入以下三个命令即可。代码语言：txt复制这里使用的是清华源，提高安装速度。代码语言：txt复制# 创建一个series数据,索引值自定义。

1 Java中类的概念很重要，Python中强调函数为王，函数可以单独引用，复杂面向对象项目中中才需要类，一个py文件可以包含多个类，称作模块，java文件只能是一个类，Python支持多继承。数据类型没有java丰富，但是比java多了元祖（Java泛型），采用冒号和缩进代替大括号，新增py文件命名不能跟已有类库重名。2 Django，flask相当于spring，Python主要学习类库也就是pandas 等常见框架。3 Django中间件相当于Java拦截器，Python采用注解式事务。

原文地址

Pandas-samples.ipynb与notebook文件处于同一目录

Pandas语句：df.groupby('col_1').size() 或 df.groupby('col_1')['col_2'].count()。Pandas：使用df[(df['col_1'] == 11) & (df['col_2'] > 5)]。Pandas：使用df[['col_1', 'col_2']]。Pandas：使用df[df['col_1'].notna()]。Pandas语句：使用df.head(10)函数。

在开发过程中，往往一个项目涉及多个依赖的环境包，给别人部署时往往依赖的版本对不上，就需要把自己的项目依赖单独写一个requirements.txt，将所依赖的包以及版本写入进去，方便后续给别人部署，本文涉及两种写requirements.txt，一种是将自己整个python的环境包写进去，另一种是仅将当前项目用的的包写进去(更推荐这种)。注意！！！默认使用的环境是添加到。

访问Python官网下载Python 3.x版本（推荐3.8以上）安装时勾选"Add Python to PATH"4.3 基本配置（settings.py）pip配置（Python包管理工具）pip通常随Python一起安装。验证安装：打开命令行输入。4.2 项目结构说明。

0 app可以理解为一个包，项目中一个独立的功能1 创建python3 manage.py startapp app名字2 是什么，有什么用？-没有app完全可以（一般情况下，一个项目，至少有一个app）-解耦合，把相同类似的功能写到一起组成一个app-多个app的作用是：区分不同的功能-比如淘宝：用户相关功能，商品相关功能，订单相关功能 可以放在不同的app中3 创建第二个app，叫app02（项目根路径，pycharm的terminal中敲）

常用100条知识点总结

在 Python 开发中，有时我们需要将不同文件夹中的模块或类相互导入，以实现代码的复用和组织。本文将帮助你了解如何在 Python 中导入另一个文件夹下的类，并为你提供详细的步骤与代码示例。因此，在 folder_a 中，我们需要创建一个空的 __init__.py 文件。接下来，我们可以在 main.py 中使用 import 语句来导入 folder_a 中的类。如上代码中所示，我们成功导入了 MyClass 类，并创建了其实例 my_instance，然后调用了该类的方法 greet()。

神经元网络神经元网络（Neural Network），也称人工神经元网络（Artificial Neural Network，简称ANN），是一种模仿生物大脑神经元之间相互连接和传递信息的计算模型。它由大量的神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成一个复杂的网络结构。神经元（Neuron）：神经元是网络的基本单元，它接收输入信号并产生输出信号。连接（Connection）：连接是神经元之间的路径，通过连接传递信号。权重（Weight）：权重是连接的强度，它决定了信号在神经元之间的传递效果。

Python是一门广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，版本号为0.9.0。Python的创造者在设计Python时，受到了ABC语言和C++等语言的影响，并试图克服它们的某些限制。他希望创建一种既能够用于教学，又能够用于实际开发的编程语言，既能够像C++那样强大和灵活，又能够像ABC那样易于学习和使用。因此，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使其成为一种易于学习、易于阅读和易于维护的编程语言。

【代码】django事务操作。

工程- bin (程序入口)- conf (setting)- db (数据库)- lib (公共类库，基类之类的)- log (日志目录)- src (逻辑目录)

安装库： pip3 install numpy torch torchvision matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/10分钟入门神经网络 PyTorch 手写数字识别-哔哩哔哩】 https://b23.tv/nwjMNSz。train_test_split对应 scikit-learn模块。最新pycharm环境中会报错，建议CMD命令中执行。其他：如何安装dlib 、 opencv。CV2对应opencv-python。

通过以上步骤，你就可以开始在Python下使用cv2库进行图像处理了。记得根据自己的需求和任务，选择合适的功能和参数。©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12e0c608的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任。在开始使用cv2之前，我们需要先安装OpenCV库，并且确保安装了Python的相关依赖。cv2库提供了丰富的功能，可以用于图像处理、计算机视觉等任务。在使用cv2之前，我们需要先导入cv2库。Python下使用cv2的步骤。3. 使用cv2库的功能。

媳妇工作中经常用到excel处理，想用python处理excel更高效，所以自学了python，觉得python比Java还是简单多了，没有变量类型声明，比Java也就多了元组，各种库很丰富。代码中引入pandas处理框架，读取2个excel的产品列内容，然后把内容放到一个列表里面，然后把列表赋值给一个新的excel，利用to_excel自动生成新的文档。为了演示方便，两个excel文件跟python脚本放到一起，两个excel内容都是产品、数量列，其中2.xlsx包含了1.xlsx中的内容。

概述Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本特点开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持。