回答:简单来分享一下我的观点，相对我来说，它是重要的，因为我是初学WEB；flask是轻量级的WEB框架，总结了以下四点来初步了解一下，：1、它是使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。2、其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。3、核心简单，用 extension 增加其他功能。4、Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。在python中我们常用...
stonezhu
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回答:Python中list是可变的，可以对list进行增删改查等操作。在嵌套列表中，每个被嵌套的list看做一个元素，如：a＝［［1，2］，［3，4］］，列表a中有两个元素分别是［1，2］和［3，4］，每个元素里面又有两个元素。list的删除操作有很多，如：pop（）删除末尾元素；pop（index）删除index位置的元素；del element 删除元素element，如： del a［0...
Lin_YT
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回答:Python语言特点十分鲜明，具有语法简单、使用方便、应用场景广泛的特点，是编程语言中一个非常重要的存在。下面以应用场景来做一个对比分析，以便于能从多个维度来了解Python语言。在Web开发领域，Python语言与Java和PHP并称为三大传统解决方案。这三个编程语言我都使用过，Python的开发周期比较短，适用于对开发周期要求比较紧，对性能并不敏感的项目，是很多Web开发团队的重要选择方案之一...
kohoh_
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回答:列表是一组任意类型得值，按照一定得顺序组合而成的。组成列表的值叫做元素，列表中的元素可以是各种类型，可以进行列表嵌套，并且列表支持索引、嵌套、删除合并等操作。元组对于对象和偏移存取上与列表是一致的，但是元组属于不可变序列类型，不支持任何元素修改操作和任何方法调用。Pyhthon链接数据库可以访问Python数据库接口已经API查看详细的支持数据库列表。
zhou_you
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回答:这个非常简单，Pandas内置了读写MySQL数据库的函数（read_sql_query和to_sql），只需简单几行代码就可以轻松完成对MySQL数据的读写，下面我简单介绍一下实现过程：1.首先，需要安装SQLAlchemy模块（一个Python ORM框架，通过对象关系映射对数据库进行操作，支持目前几乎所有主流的关系型数据库，包括MySQL，SQL Server，Oracle等），这个是Pan...
flyer_dev
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回答:Python是一种编程语言，与C、JAVA是一样的，SQL是结构化查询语言，更多的是用在数据库上的，也是一种语言；SAS才是软件；这几个工具的方向不一样，没有好坏之分，主要看你要用在哪里，Python的最大特点是灵活、快速、简单易学，在金融行业因为它有大量的第三方开发包可以直接引用，比如pands、tushare等，当然最重要的领域还是在金融数据分析、量化交易、金融衍生品计算方面；SQL是一种查询...
miya
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从本博客开始，将系统的学习Python的数据分析的六大模块numpy、scipy、matplotlib、pandas、scikit-learn、keras，有关Python的基础知识，可以看我的博客 http://digtime.cn/。 一、概念 python特点：简洁，开发效率高，运算速度慢，胶水特性...
...对象 数组类型和类型之间的转换 NumPy支持的数值类型比Python更多。这一节会讲述所有可用的类型，以及如何改变数组的数据类型。 数据类型 描述 bool_ 以字节存储的布尔值（True 或 False） int_ 默认的整数类型（和 C 的 long ...
...块都少不了它们两个。 一、numpy & pandas特点 NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩...
...法。 numpy的通用函数 1、为什么用numpy的通用函数而不用Python的循环做逐个元素的计算 NumPy 提供了一个简单灵活的接口来优化数据数组的计算,使得numpy成为python数据科学中极其重要的一部分。Numpy主要是通过向量进行操作的，而...
...况下, 维度间的衡量单位是一致的, 否则需要标准化处理 python实现 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))) ...
...篇总结基本概念，这里仅总结线性代数里一些重要概念的python程序。 1 矩阵基本操作 注：向量操作与矩阵类似。 1.1 创建矩阵 （1）通过列表创建矩阵 #通过列表创建矩阵import numpy as npm = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a1 = np.array(m)print(a1：...
...数值运算，一个高效方便的科学计算工具是必不可少的。Python语言一开始并不是设计为科学计算使用的语言，随着越来越多的人发现Python的易用性，逐渐出现了关于Python的大量外部扩展，Numpy (Numeric Python)就是其中之一。 Numpy提...
...是来给大家去做一个介绍的，介绍的内容主要还是涉及到python的一些相关事情，比如我们可以利用python去进行搭建数字建模的相关平台。其中，主要的内容有加深Numpy和Pandas的相关学习，具体内容，下面给大家详细解答下。
前言 NUMPY（以下简称NP）是Python数据分析必不可少的第三方库，np的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，np被Python其它科学计算包作为基础包，已成为Python 数据分析的基础...
使用Python生成数据 使用python原生函数 使用range函数可创建一个整数列表 list = range(10) # 从0开始到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循环 range(1, 11) # 从 1开始到11: [1,...
原文链接 numPy 维基百科 特点 NumPy引用CPython(一个使用字节码的解释器)，而在这个Python实现解释器上所写的数学算法代码通常远比编译过的相同代码要来得慢。为了解决这个难题，NumPy引入了多维数组以及可以直接有效率地操...
文中主要是跟大家阐述了详细说明Python中where()函数公式用法，小编认为非常不错，如今推荐给大家，给大家做一个参，希望可以帮到大家 你就应该听过，运用Python，能够让你...
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。 1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。 2.a.reshape(m,n)：将a重新定义为一个m行n列的矩...
...）。同样的还有其他的表示方法： print(A[1, 1]) # 8 在Python的 list 中，我们可以利用:对一定范围内的元素进行切片操作，在Numpy中我们依然可以给出相应的方法： print(A[1, 1:3]) # [8 9] 这一表示形式即针对第二行中第2到第4列元...
...主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，p...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
