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回答:簡單來分享一下我的觀點，相對我來說，它是重要的，因為我是初學WEB；flask是輕量級的WEB框架，總結了以下四點來初步了解一下，：1、它是使用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架。2、其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎則使用 Jinja2 。3、核心簡單，用 extension 增加其他功能。4、Flask沒有默認使用的數據庫、窗體驗證工具。在python中我們常用...
stonezhu
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回答:Python中list是可變的，可以對list進行增刪改查等操作。在嵌套列表中，每個被嵌套的list看做一個元素，如：a＝［［1，2］，［3，4］］，列表a中有兩個元素分別是［1，2］和［3，4］，每個元素里面又有兩個元素。list的刪除操作有很多，如：pop（）刪除末尾元素；pop（index）刪除index位置的元素；del element 刪除元素element，如： del a［0...
Lin_YT
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回答:Python語言特點十分鮮明，具有語法簡單、使用方便、應用場景廣泛的特點，是編程語言中一個非常重要的存在。下面以應用場景來做一個對比分析，以便于能從多個維度來了解Python語言。在Web開發領域，Python語言與Java和PHP并稱為三大傳統解決方案。這三個編程語言我都使用過，Python的開發周期比較短，適用于對開發周期要求比較緊，對性能并不敏感的項目，是很多Web開發團隊的重要選擇方案之一...
kohoh_
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回答:列表是一組任意類型得值，按照一定得順序組合而成的。組成列表的值叫做元素，列表中的元素可以是各種類型，可以進行列表嵌套，并且列表支持索引、嵌套、刪除合并等操作。元組對于對象和偏移存取上與列表是一致的，但是元組屬于不可變序列類型，不支持任何元素修改操作和任何方法調用。Pyhthon鏈接數據庫可以訪問Python數據庫接口已經API查看詳細的支持數據庫列表。
zhou_you
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回答:這個非常簡單，Pandas內置了讀寫MySQL數據庫的函數（read_sql_query和to_sql），只需簡單幾行代碼就可以輕松完成對MySQL數據的讀寫，下面我簡單介紹一下實現過程：1.首先，需要安裝SQLAlchemy模塊（一個Python ORM框架，通過對象關系映射對數據庫進行操作，支持目前幾乎所有主流的關系型數據庫，包括MySQL，SQL Server，Oracle等），這個是Pan...
flyer_dev
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回答:Python是一種編程語言，與C、JAVA是一樣的，SQL是結構化查詢語言，更多的是用在數據庫上的，也是一種語言；SAS才是軟件；這幾個工具的方向不一樣，沒有好壞之分，主要看你要用在哪里，Python的最大特點是靈活、快速、簡單易學，在金融行業因為它有大量的第三方開發包可以直接引用，比如pands、tushare等，當然最重要的領域還是在金融數據分析、量化交易、金融衍生品計算方面；SQL是一種查詢...
miya
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從本博客開始，將系統的學習Python的數據分析的六大模塊numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras，有關Python的基礎知識，可以看我的博客 http://digtime.cn/。 一、概念 python特點：簡潔，開發效率高，運算速度慢，膠水特性...
...對象 數組類型和類型之間的轉換 NumPy支持的數值類型比Python更多。這一節會講述所有可用的類型，以及如何改變數組的數據類型。 數據類型 描述 bool_ 以字節存儲的布爾值（True 或 False） int_ 默認的整數類型（和 C 的 long ...
...塊都少不了它們兩個。 一、numpy & pandas特點 NumPy（Numeric Python）系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩...
...法。 numpy的通用函數 1、為什么用numpy的通用函數而不用Python的循環做逐個元素的計算 NumPy 提供了一個簡單靈活的接口來優化數據數組的計算,使得numpy成為python數據科學中極其重要的一部分。Numpy主要是通過向量進行操作的，而...
...況下, 維度間的衡量單位是一致的, 否則需要標準化處理 python實現 import numpy as np vec1 = np.array([1, 3, 4]) vec2 = np.array([4, 2, 4]) d = np.linalg.norm(vec1-vec2, ord=2) # 或者 d = np.sqrt(np.sum(np.square(vec1-vec2))) ...
...篇總結基本概念，這里僅總結線性代數里一些重要概念的python程序。 1 矩陣基本操作 注：向量操作與矩陣類似。 1.1 創建矩陣 （1）通過列表創建矩陣 #通過列表創建矩陣import numpy as npm = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a1 = np.array(m)print(a1：...
...數值運算，一個高效方便的科學計算工具是必不可少的。Python語言一開始并不是設計為科學計算使用的語言，隨著越來越多的人發現Python的易用性，逐漸出現了關于Python的大量外部擴展，Numpy (Numeric Python)就是其中之一。 Numpy提...
...是來給大家去做一個介紹的，介紹的內容主要還是涉及到python的一些相關事情，比如我們可以利用python去進行搭建數字建模的相關平臺。其中，主要的內容有加深Numpy和Pandas的相關學習，具體內容，下面給大家詳細解答下。
前言 NUMPY（以下簡稱NP）是Python數據分析必不可少的第三方庫，np的出現一定程度上解決了Python運算性能不佳的問題，同時提供了更加精確的數據類型。如今，np被Python其它科學計算包作為基礎包，已成為Python 數據分析的基礎...
使用Python生成數據 使用python原生函數 使用range函數可創建一個整數列表 list = range(10) # 從0開始到10 : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print([i for i in list]) print([i*1 for i in list]) # 使用for循環 range(1, 11) # 從 1開始到11: [1,...
原文鏈接 numPy 維基百科 特點 NumPy引用CPython(一個使用字節碼的解釋器)，而在這個Python實現解釋器上所寫的數學算法代碼通常遠比編譯過的相同代碼要來得慢。為了解決這個難題，NumPy引入了多維數組以及可以直接有效率地操...
文中主要是跟大家闡述了詳細說明Python中where()函數公式用法，小編認為非常不錯，如今推薦給大家，給大家做一個參，希望可以幫到大家 你就應該聽過，運用Python，能夠讓你...
numpy是python中一個與科學計算有關的庫，本文將介紹一些常用的numpy函數，使用numpy之前需要先引入，輸入import numpy as np，我們一般將numpy簡化為np。 1.np.arange(n)：生成0至n-1個整數。 2.a.reshape(m,n)：將a重新定義為一個m行n列的矩...
...）。同樣的還有其他的表示方法： print(A[1, 1]) # 8 在Python的 list 中，我們可以利用:對一定范圍內的元素進行切片操作，在Numpy中我們依然可以給出相應的方法： print(A[1, 1:3]) # [8 9] 這一表示形式即針對第二行中第2到第4列元...
...主要用matlab或者sage等專業的數學工具，但我這里要講講python中numpy，用來做一些日常簡單的矩陣運算！這是 numpy官方文檔，英文不太熟悉的，還有 numpy中文文檔 numpy 同時支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安裝即可，p...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
