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- numpy增加维度怎么弄
- numpy增加维度的方法：1、使用“np.newaxis”增加维度，“np.newaxis”是一个特殊的索引值，用于在指定位置插入一个新的维度，可以通过在对应的位置使用np.newaxis来增加维度；2、使用“np.expand_dims()”增加维度，“np.expand_dims()”函数可以在指定的位置插入一个新的维度，用于增加数组的维度
- Python教程 . 后端开发 3383 2023-11-22 11:48:30
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- Python开发经验总结：提高代码质量和可靠性的技巧
- Python作为一种简洁、易读易写的编程语言，在开发过程中受到了广泛的欢迎。然而，开发高质量、可靠性的Python代码并不是一件容易的事情。本文将总结一些提高Python代码质量和可靠性的技巧，帮助开发者写出更好的代码。严格遵循PEP8规范：PEP8是Python官方推荐的代码风格指南，遵守该规范有助于保持代码的一致性和可读性。在编写代码时，应保持良好的缩进
- Python教程 . 后端开发 900 2023-11-22 11:48:06
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- pandas写入excel有哪些方法
- pandas写入excel的方法有：1、安装所需的库；2、读取数据集；3、写入Excel文件；4、指定工作表名称；5、格式化输出；6、自定义样式。Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了许多强大的数据清洗和分析功能，要将Pandas数据写入Excel文件，可以使用Pandas提供的“to_excel()”方法。
- Python教程 . 后端开发 7301 2023-11-22 11:46:54
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- numpy转换数据类型的方法有哪些
- numpy转换数据类型的方法有：1、astype()方法，用于将数组转换为指定的数据类型，接受一个参数，即要转换为的数据类型；2、view()方法，创建一个新的数组对象，该对象与原始数组共享相同的数据；3、asarray()函数，可以将数组转换为指定的数据类型，会返回一个新的数组对象；4、tolist()方法，用于将数组转换为列表；5、copy()方法，用于创建数组的副本等。
- Python教程 . 后端开发 5449 2023-11-22 11:41:38
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- Python开发注意事项：避免常见的数据库操作问题
- Python开发注意事项：避免常见的数据库操作问题导语：在Python开发中，数据库操作是非常常见的任务。然而，由于开发者在数据库操作上的不小心或缺乏经验，可能会导致一系列问题，如数据不一致、性能下降、安全问题等。本文将介绍一些常见的数据库操作问题，并提供相应的解决方案，以帮助开发者避免这些问题。一、未正确处理数据库连接问题在进行数据库操作时，正确地处理数据
- Python教程 . 后端开发 880 2023-11-22 11:41:15
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- tensor如何转换成numpy
- tensor转换成numpy的方法：1、创建一个PaddlePaddle的Tensor对象；2、使用numpy()方法将其转换为NumPy数组；3、使用print()函数打印出转换后的NumPy数组即可。
- Python教程 . 后端开发 2213 2023-11-22 11:40:08
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- dashboard是什么意思
- dashboard是一个用于可视化数据和监控系统的工具。用于展示和监控应用程序的关键指标和数据的用户界面，提供了一个集中的平台，让你能够快速了解应用程序的性能和运行状况，就像掌握了你家中各种设备的状态一样。dashboard就像一个商店的橱窗，展示了你的网站的各种指标和数据，它可以显示每天的访问量、热门商品的销售情况、用户的购买转化率等等。
- Python教程 . 后端开发 4693 2023-11-22 11:35:53
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- list如何转numpy
- list转numpy的方法：1、使用numpy.array()函数，该函数的第一个参数是列表对象，可以是一维或多维的列表；2、使用numpy.asarray()函数，该函数会尽量使用输入列表的数据类型；3、使用numpy.reshape()函数，可以将一维的列表转换为多维的NumPy数组；4、使用numpy.fromiter()函数，该函数的第一个参数是可迭代对象。
- Python教程 . 后端开发 5172 2023-11-22 11:29:47
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- Python开发建议：如何进行良好的代码管理
- Python开发建议：如何进行良好的代码管理随着Python语言在软件开发领域的广泛应用，越来越多的开发人员开始关注代码管理的重要性。良好的代码管理可以提高团队的协作效率，降低维护成本，确保代码质量。本文将就如何进行良好的代码管理进行探讨，希望能够为Python开发者提供一些有用的建议。使用版本控制系统版本控制系统是代码管理的基础，能够帮助开发团队追踪代码变
- Python教程 . 后端开发 1371 2023-11-22 11:29:35
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- Python开发注意事项：避免常见的性能瓶颈
- Python开发作为一门高效而受欢迎的编程语言，能够帮助开发者快速构建应用程序。然而，在开发过程中，我们需要注意一些常见的性能瓶颈，以确保我们的代码能够高效运行。本文将重点介绍一些常见的性能瓶颈以及避免它们的方法。首先，Python是一门解释性语言，相比于编译型语言，其执行速度会较慢。因此，在开发中，我们需要尽量减少不必要的计算和循环，以提高代码的执行效率。
- Python教程 . 后端开发 1212 2023-11-22 11:29:17
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- pandas实现数据清洗有哪些方法
- pandas实现数据清洗的方法有：1、缺失值处理；2、重复值处理；3、数据类型转换；4、异常值处理；5、数据规范化；6、数据筛选；7、数据聚合和分组；8、数据透视表等。详细介绍：1、缺失值处理，Pandas提供了多种处理缺失值的方法，对于缺失的数值，可以使用“fillna()”方法填充特定的值，如平均值、中位数等；2、重复值处理，在数据清洗中，删除重复值是很常见的一个步骤等等。
- Python教程 . 后端开发 2147 2023-11-22 11:19:19
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- Python开发注意事项：处理大数据和高并发时的注意事项
- 随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据和高并发成为了互联网行业中一项极为重要的技术挑战。Python作为一种流行的编程语言，在处理大数据和高并发方面也变得越来越受欢迎。然而，与此同时，处理大数据和高并发时也存在着一些需要注意的技术细节和优化方法。本文将重点关注Python开发中处理大数据和高并发时的一些注意事项，并为大家介绍一些优化方案。选择合适的数据存
- Python教程 . 后端开发 1006 2023-11-22 11:16:30
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- pandas数据分析有哪些方法
- pandas数据分析的方法有：1、数据读取与处理；2、数据筛选与选择；3、数据排序与整理；4、数据聚合与分组；5、数据透视与透视表；6、合并与连接数据；7、数据持久化与保存。Pandas库提供了丰富的数据分析和处理功能，涵盖了数据的读取、处理、筛选、排序、聚合、透视等方面，通过灵活运用这些方法和功能，可以轻松地分析和处理各种类型的数据。
- Python教程 . 后端开发 1200 2023-11-22 10:56:02
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- pandas如何筛选数据
- pandas筛选数据的的方法：1、导入Pandas库；2、读取数据；3、筛选数据；4、排序数据；5、分组聚合数据等。详细介绍：1、导入Pandas库，首先确保已安装Pandas库，如果没有安装，可以使用“pip install pandas”命令进行安装，然后可以使用“import pandas as pd”命令导入Pandas库；2、读取数据，使用Pandas库等等。
- Python教程 . 后端开发 3001 2023-11-22 10:36:26
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- Python开发注意事项：处理数据时的注意事项和技巧
- Python开发是一项广泛应用的编程任务，无论是数据分析、机器学习、Web开发还是其他领域，都可以借助Python来完成。在处理数据时，有一些注意事项和技巧，可以帮助开发者更高效地完成任务和避免潜在的问题。本文将介绍一些Python开发中处理数据时的注意事项和技巧。一、输入数据的清洗和验证在处理数据之前，首先要对输入的数据进行清洗和验证。这包括检查数据格式是
- Python教程 . 后端开发 1198 2023-11-22 10:25:57
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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