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RSS订阅原创 为什么python中主函数总是用双下划线定义为def __main__():？
这种机制通常用于在脚本中定义一个主入口点。这是用来判断当前脚本是被直接运行还是作为模块被其他脚本导入的一种方式。如果脚本是被导入的，检查是一种在 Python 脚本中定义主执行代码的常见实践，而不是定义一个名为。相反，这个疑问可能是关于 Python 中的。在 Python 中，当一个脚本直接运行时，其内部变量。实际上，Python 中并没有一个名为。这个特殊属性的常见用法的误解。将被设置为该脚本的模块名。
2023-12-13 23:10:50
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原创 Python中list、dataframe，np数组三者之间的区别是什么？
访问元素：列表中的元素可以通过索引或切片进行访问和修改，DataFrame可以通过标签或位置（例如行和列标签、行和列号）进行访问和修改，而NumPy数组还支持基于行、列或元素位置的高级索引方法。应用场景：列表的应用场景通常是存储一组单独的元素，DataFrame常用于存储二维表格数据，NumPy数组常用于存储和处理大规模数字数据，例如图像、声音、文本等。数据类型：列表可以包含任意类型的数据，包括数字、字符串、布尔值、对象等，而DataFrame和NumPy数组只能包含同一种类型的数据，通常是数字或布尔值。
2023-03-24 15:29:35
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原创 如何用0-20的随机数填充dataframe指定列
可以使用NumPy库的random模块生成0到20之间的随机数，然后将它们填充到DataFrame的指定列中。这将生成一个10行1列的DataFrame，其中"column_name"列包含10个0到20之间的随机数。可以根据需要更改随机数的范围和数量，以及要填充的列的名称。# 创建一个包含10个0到20之间的随机数的数组。# 将随机数填充到"column_name"列中。# 创建一个空的DataFrame。# 打印结果print(df)
2023-02-25 18:39:30
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原创 pandas添加新列的5种常见方法
df2 =df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], fill_value=1) # 加入fill_value参数，填充值为1。df1 =df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 不加fill_value参数，默认值为Nan。上面的代码，对dataframe新增加一列名为level，level由分数一列而来，如果小于60分为bad，60-80之间为mid，80以上为good。必要字段，新列插入的值。
2023-02-24 17:56:44
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原创 python pandas利用fillna方法实现部分自动填充功能
该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数，分别是：value，method，limit等。该参数类似于mysql中的limit。向上或者向下填充时控制最大填充前几行。backfill / bfill: 向上自动填充。该参数主要控制自动填充，是向上填充还是向下填充。关于，isna方法很好理解，判断是否为NaN值。哈哈，以上就是关于fillna方法的介绍。pad / ffill: 向下自动填充。# 限制自动填充最大填充1行。# 默认将所有值均填充为0。该参数主要是确定填充数值。
2023-02-20 22:20:13
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原创 Python加速技巧
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。0. 代码优化原则本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地.
2020-10-03 23:54:42
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原创 读懂「Attention is All You Need」
前言2017 年中，有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是 FaceBook 的Convolutional Sequence to Sequence Learning和 Google 的Attention is All You Need，它们都算是 Seq2Seq 上的创新，本质上来说，都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。在本篇文章中，笔者将对Attention is All You Need做一点简单的分析。当然，这两篇论文本身就比较火，因此网上...
2020-08-24 23:07:54
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空空如也
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