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Python中處理無(wú)效數(shù)據(jù)的詳細(xì)教程(附案例實(shí)戰(zhàn))

無(wú)效數(shù)據(jù)是指不符合數(shù)據(jù)收集目的或數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自于不準(zhǔn)確的測(cè)量、缺失值、錯(cuò)誤標(biāo)注、虛假的數(shù)據(jù)源或其他問(wèn)題。無(wú)效數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo),因此需要在數(shù)據(jù)分析之前進(jìn)行過(guò)濾和處理。

2023-06-27 11:20:33
Python dict字典基本操作(包括添加、修改、刪除鍵值對(duì))

由于字典屬于可變序列,所以我們可以任意操作字典中的鍵值對(duì)(key-value)。Python 中,常見(jiàn)的字典操作有以下幾種: 向現(xiàn)有字典中添加新的鍵值對(duì)。 修改現(xiàn)有字典中的鍵值對(duì)。 從現(xiàn)有字典中刪除指定的鍵值對(duì)。 判斷現(xiàn)有字典中是否存在指定的鍵值對(duì)

2023-06-27 10:56:19
通過(guò)Python的fitz庫(kù)提取pdf中的圖片

Fitz庫(kù)是一個(gè)Python圖像處理庫(kù),主要用于打開、編輯和保存PDF、TIFF和JPEG格式的圖像。它可以幫助用戶讀取和寫入PDF文件,提取PDF頁(yè)面以及在頁(yè)面上進(jìn)行標(biāo)記和注釋。此外,F(xiàn)itz庫(kù)還提供了一些圖像處理功能,如旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放、調(diào)整亮度、對(duì)比度和色彩平衡等。這些功能使得Fitz庫(kù)成為一個(gè)非常實(shí)用的圖像處理工具。

2023-06-27 09:55:17
python 星號(hào)(*) 還能這么用

今天跟大家介紹一下 python 當(dāng)中星號(hào)(*)的一些用法 首先大家最常見(jiàn)的就是在 python 中 * 是乘法運(yùn)算符,實(shí)現(xiàn)乘法

2023-06-26 15:12:46
【python基礎(chǔ)】類-初識(shí)類

在認(rèn)識(shí)類之前,我們需要理解面向?qū)ο笏枷牒兔嫦蜻^(guò)程思想。 面向過(guò)程思想:要擁有一間房屋,面向過(guò)程像是自己來(lái)修蓋房屋,如果需要經(jīng)過(guò)選址、購(gòu)買材料、砌墻、裝修等步驟,面向過(guò)程編程,就相當(dāng)于自己個(gè)人來(lái)負(fù)責(zé)這些事情,需要考慮屋子選在什么地方修建,要哪些材料,怎么砌墻,怎么裝修等。每一步都需要自己來(lái)考慮,然后按照步驟一步一步實(shí)施。

2023-06-26 15:05:43
Python asyncio 庫(kù)源碼分析

本著 「路漫漫其修遠(yuǎn)兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實(shí)現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長(zhǎng),因?yàn)槭侵鹦蟹治?asyncio 的實(shí)現(xiàn),也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗(yàn)和功底,推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手,由淺入深步步為營(yíng)。 若在讀的你對(duì)此感興趣,那么很開心能與你分享我的學(xué)習(xí)成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進(jìn)行探索。

2023-06-26 12:33:17
【python基礎(chǔ)】類-模塊

隨著不斷給類添加功能,文件可能變得很長(zhǎng),即便妥善地使用了繼承亦是如此,為遵循Python的總體理念,應(yīng)讓文件盡可能簡(jiǎn)潔。為在這方面提供幫助,Python允許將類存儲(chǔ)在模塊中,然后在主程序中導(dǎo)入所需的模塊

2023-06-26 12:08:25
python3使用pjsua進(jìn)行呼叫測(cè)試

CentOS7虛擬機(jī)沒(méi)有音頻設(shè)備,可以通過(guò)set_null_snd_dev來(lái)避免pjsua模塊報(bào)錯(cuò)。

2023-06-26 12:02:16
解放計(jì)算力:使用并行處理提升python for循環(huán)速度

Python 是一門功能強(qiáng)大的編程語(yǔ)言,但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí),性能可能成為一個(gè)瓶頸。幸運(yùn)的是,Python 提供了多種方法來(lái)提升性能,其中之一是利用并行處理來(lái)加速循環(huán)操作。本文將介紹如何使用并行處理技術(shù)來(lái)優(yōu)化 for 循環(huán),從而提高 Python 程序的執(zhí)行速度。我們將討論并行處理的概念、常用的并行處理庫(kù)以及示例代碼來(lái)演示如何應(yīng)用并行處理來(lái)加速 for 循環(huán)。

2023-06-26 11:47:40
requests Python中最好用的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求工具 基礎(chǔ)速記+最佳實(shí)踐

requests 模塊是寫python腳本使用頻率最高的模塊之一。很多人寫python第一個(gè)使用的模塊就是requests,因?yàn)樗梢宰鼍W(wǎng)絡(luò)爬蟲。不僅寫爬蟲方便,在日常的開發(fā)中更是少不了requests的使用。如調(diào)用后端接口,上傳文件,查詢數(shù)據(jù)庫(kù)等。本篇詳細(xì)介紹requests的使用。

2023-06-26 10:00:28