Streamlit是一个流行且强大的基于Python的开源框架，允许你快速轻松地创建交互式数据科学仪表板并部署机器学习模型。Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色，而不是使用默认的硬编码颜色，为你的仪表板添加灵活性。这个简短的教程将向你展示如何在仪表板内部轻松实现Streamlit颜色选择器小部件。如果你是第一次接
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2024-08-18
一.运算符1.算术运算符运算符描述实例(设变量a=10,b=20)+加 , 两个对象相加a + b 输出结果 30-减 , 得到负数或是一个数减去另一个数a - b 输出结果 -10*乘 , 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a * b 输出结果 200/除 , x除以yb / a 输出结果 2%取模 , 返回除法的余数b % a 输出结果 0**幂
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2024-08-02
一.Python动态类型1.动态类型程序运行过程中,变量的类型可能会发生改变.如:变量a的类型随着程序的运行,由整形变为了字符串又变为了浮点型,发生了改变Python作为一个动态类型的语言,在定义变量的时候,也是可以声明类型的:在Python中,声明变量类型的方式是在变量名后面加上 : 类型名 变量名:类型名=内容
如:运行结果为:在Python中,变量
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2024-08-02
一.认识python1>冯诺依曼体系结构1.计算机功能：算术运算，逻辑判断，数据存储，网络通信等。2.计算机的构成：CPU中央处理器。(算术运算，逻辑判断。) 存储器（内存，外存）。(存储数据。) 输入设备。(鼠标键盘麦克风。) 输出设备。(显示器，音响，耳机，打印机。)3.内存，外存（硬盘等）区别：内存的存储空间较小，外存的存储空间较大。 内存的访问
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2024-08-02
简介Wheel和Egg都是python的打包格式，目的是支持不需要编译或制作的安装过程，实际上也是一种压缩文件，将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容。按照官网说法，wheels是发行版Python的新标准并且要取代.egg。 Egg格式是由setuptools在2004年引入，而Wheel格式是由PEP427在2012年定义。 Wheel现
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2024-07-28
简介基于dlib进行人脸互换操作。实践1. 环境准备# pip install boost
# pip install cmake
# pip install dlib
如果仍然安装失败，请参考 https://blog.csdn.net/qq_45070929/article/details/118612849，进行c++相关组件安装教程。2. 代码
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2024-07-28
简介在这篇文章中了解一些可供您使用的最佳 Python Web 框架，您可以考虑将它们用于创建 Web 应用程序。Python 是可用于 Web 应用程序开发的最佳框架之一。尽管存在其他框架，但Python是最有前途的，它提供了开发超现代 Web 应用程序所需的各种功能。如果您正在寻找一个框架来启动一个专业的基于 Web 的应用程序，那么 Python 将是
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2024-07-28
内置函数就是Python给你提供的, 拿来直接用的函数，比如print，input等。前言截止到python版本3.6.2 ，一共提供了68个内置函数。具体如下。abs() dict() help() min() setattr()
all() dir()
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2024-07-08
本文介绍了关于pytorch的转换函数。在平常的使用中又多又重要 ! 当然,在Pytorch中,转换函数的意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。前言简单来说,Pytorch的转换函数其重要意义有6个方面:1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习
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2024-07-08
50个重要且核心的Pytorch操作 !基本张量操作1. 创建张量介绍: torch.tensor() 是Pytoch中用于创建张量的基本函数。简单使用:import torch
# 创建一个标量（零维张量）
scalar_tensor = torch.tensor(42)
print(scalar_tensor)
# 创建一个一维张量
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2024-07-08
前言python数据分析——数据预处理数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。数据清洗是数据预处理的第一步，主要是为了解决数据中的缺失值、异常值、重复值等问题。Python提供了丰富的库和工具来处理这些
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2024-07-02
前言数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。不同的业务场景需要不同的数据模型来适应，例如，预测销售趋势可能需要时间
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2024-07-02
前言大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。首先，大数据的收集和处理过程中存在
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2024-07-01
前言数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。在统计推断中，我们通常会遇到两类问题：参数估计和假设检验。参数估计是通过样本数据对总体参数进行点估计或区间估计。点估计是对总体参数的具体数值进行预测，而区间估计则是给出一个包含总体参数的置信区间
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2024-07-01
前言参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。在统计学中，参数通常被视为未知的固定值，而统计量则是随机变量，因为它们的值会随着样本的不同而变化。这种差异使得统计量在推断总体参数时具有重要意义。例如，我们可以通过计算样本均值来估计总体均值，这就是一个典型的
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2024-07-01