Python字符串转换成浮点数函数分享 本文给大家分享的是一则使用Python实现字符串转换成浮点数的代码，主要是使用map和reduce方法来实现，有需要的小伙伴可以参考下。 利用map和reduce编写一个str2float ...
2018-02-01python中实现精确的浮点数运算详解 为什么说浮点数缺乏精确性？ 在开始本文之前，让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确性的问题，其实这不是Python的问题，而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾。 ...
2018-02-01
深入解析Python设计模式编程中建造者模式的使用 这篇文章主要介绍了深入解析Python设计模式编程中建造者模式的使用,建造者模式的程序通常将所有细节都交由子类实现,需要的朋友可以参考下 建造者模式：将 ...
2018-01-31Python设计模式之观察者模式实例 关于设计模式中的观察者模式，定义如下（维基百科）： 觀察者模式（有時又被稱為發布/訂閱模式）是軟體設計模式的一種。在此種模式中，一個目標物件管理所有相依於它的觀察 ...
2018-01-31
Python设计模式之抽象工厂模式 这篇文章主要为大家详细介绍了Python设计模式之抽象工厂模式，感兴趣的小伙伴们可以参考一下 python面向对象编程入门，我们需要不断学习进步 \"\"\"抽象工厂模式的实现\"\"\" ...
2018-01-30Python学习笔记_数据排序方法 Python对数据排序有两种方法：下面我们来简单分析下 1. 原地排序：采用sort()方法，按照指定的顺序排列数据后用排序后的数据替换原来的数据（原来的顺序丢失），如： 代 ...
2018-01-30
python实现图片变亮或者变暗的方法 这篇文章主要介绍了python实现图片变亮或者变暗的方法,涉及Python中Image模块操作图片的相关技巧,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： import Image # open an image ...
2018-01-30
使用Python简单的实现树莓派的WEB控制 这篇文章主要介绍了使用Python简单的实现树莓派的WEB控制的相关资料,需要的朋友可以参考下 先给大家展示下效果如图，感觉还很满意请继续阅读全文： 用到的知识 ...
2018-01-29
Python实现图片滑动式验证识别方法 1 abstract 验证码作为一种自然人的机器人的判别工具，被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后 ...
2018-01-28python中常用的各种数据库操作模块和连接实例 这篇文章主要介绍了python中常用的各种数据库操作模块和连接实例,包括sqlite3、oracle、mysql、excel,需要的朋友可以参考下 工作中，经常会有用python访问 ...
2018-01-28Python中的模块导入和读取键盘输入的方法 这篇文章主要介绍了Python中的模块导入和读取键盘输入的方法,相关import语句和input函数的使用是Python入门学习中的基础知识, 需要的朋友可以参考下 导入模块 impor ...
2018-01-27
全面解析Python的While循环语句的使用方法 Python 编程中 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。其基本形式为： while 判断条件： 执行语句…… 执行 ...
2018-01-27Python实现的破解字符串找茬游戏算法示例 本文实例讲述了Python实现的破解字符串找茬游戏算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 最近在一个QQ群里发现有那种机器人, 发出来字符串找茬游戏: 有点类似于: 没没 ...
2018-01-26Python编程之多态用法实例详解 本文实例讲述了Python编程之多态用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 什么是多态？顾名思义，多态就是多种表现形态的意思。它是一种机制、一种能力，而非某个关键字。 ...
2018-01-26
Python面向对象编程之继承与多态详解 本文实例讲述了Python面向对象编程之继承与多态。分享给大家供大家参考，具体如下： Python 类的继承 在OOP（Object Oriented Programming）程序设计中，当我们定义 ...
2018-01-25
Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法 本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件，而且csv模块是p ...
2018-01-25python函数返回多个值的示例方法 python可以返回多个值，确实挺方便 函数里的return只能返回一个值，但是返回类型是没是限制的 因此，我们可以“返回一个 tuple类型，来间接达到返回多个值”。 例子是我在robot ...
2018-01-24
SPSS多元线性回归残差分析的基本方法 残差分析包括以下内容： ①残差是否服从均值为零的正态分布； ②残差是否为等方差的正态分布； ③残差序列是否独立； ④借助残差探测样本中的异常值。 其中 ...
2018-01-24
Python语言描述机器学习之Logistic回归算法 本文介绍机器学习中的Logistic回归算法，我们使用这个算法来给数据进行分类。Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法，并且适用于数值型和标称型 ...
2018-01-23
Python使用三种方法实现PCA算法 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数 ...
2018-01-23在数据驱动决策的浪潮中，数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待，认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代，企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中，企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”，而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代，每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单，APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中，我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联（如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的职场实战与认证考核中，“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中，不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型，其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中，数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力，还容易出现 ...
2026-03-30在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质，是让模型通过对数据的学习，自主挖掘规律、实现预测与决策，而这一过程的核心驱动力，并非单一参数的独立作用， ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中，日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配，还是业务 ...
2026-03-27在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系与职场实操中，高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中，特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代，数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能，而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的能力体系中，线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁，也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中，我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题：比如调研用户消费行为时，收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下，营销正从“广撒网”的经验主义，转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作中，无论是前期的数据探索、影响因素排查，还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中，A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段，小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中，尤其是分类数据的分析场景里，卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念，很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24
