Python是一種廣泛使用的編程語(yǔ)言，具有易學(xué)、易用、開(kāi)放源代碼等特點(diǎn)。如果您想開(kāi)始學(xué)習(xí)Python，第一步是下載Python的安裝包。在本文中，我們將介紹Python官網(wǎng)下載步驟。

KNN算法,又叫K近鄰分類算法，是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡(jiǎn)單的方法之一。所謂K最近鄰，就是K個(gè)最近的鄰居的意思，說(shuō)的是每個(gè)樣本都可以用它最接近的K個(gè)鄰近值來(lái)代表。近鄰算法就是將數(shù)據(jù)集合中每一個(gè)記錄進(jìn)行分類的方法。我們?cè)跇颖緮?shù)據(jù)有缺失需要填充的時(shí)候，可以使用K近鄰算法來(lái)訓(xùn)練一個(gè)模型，然后讓其預(yù)估缺失值，這就是python通過(guò)knn來(lái)填充缺失值的方法，那么具體怎么操作呢？請(qǐng)接著往下看：

NumPy（Numerical Python）是Python語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。NumPy是科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)，許多其他著名的科學(xué)計(jì)算庫(kù)如Pandas，Scikit-learn等都要用到NumPy庫(kù)的一些功能。

Python 作為一種腳本語(yǔ)言，其編程方式越來(lái)越受程序員們的青睞，同時(shí)其應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，其中數(shù)據(jù)分析崗位人才需求也日益漸增，運(yùn)用 Python 相關(guān)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析能大大提升工作效率，減輕數(shù)據(jù)分析人員的工作負(fù)擔(dān)。在日常辦公中，使用 Python 的場(chǎng)景也越來(lái)越多，很多重復(fù)的工作直接交給程序執(zhí)行效率會(huì)大大提高，所以 Python 操作 Excel 也成為每一個(gè)數(shù)據(jù)分析人員的必備技能，

相信很多小伙伴已經(jīng)對(duì)面向控制臺(tái)編程已經(jīng)厭煩了。每次寫python代碼，只能看到一堆控制臺(tái)代碼，完全沒(méi)有想象中的程序員的感覺(jué)。所以接下來(lái)小編帶來(lái)的，就是有關(guān)GUI編程的內(nèi)容——如何使用python寫一個(gè)窗口應(yīng)用程序。本篇文章采用的是tkinter庫(kù)，這是一個(gè)python自帶的GUI編程庫(kù)，雖然它很簡(jiǎn)單，也不算好用，但它確很適合入門，接下來(lái)就讓小編來(lái)介紹一下這個(gè)庫(kù)吧。

想必對(duì)于各位學(xué)習(xí)python的小伙伴都有一顆做出好看的圖形用戶界面的心，因?yàn)槌绦蜃罱K是為人服務(wù)的，只有更好的服務(wù)更多人，才是一個(gè)好程序。而圖形用戶界面就是用來(lái)提升用戶體驗(yàn)的。但是對(duì)于初學(xué)者而言，可能只聽(tīng)過(guò)tkinter，pyqt等圖形用戶界面開(kāi)發(fā)需要的庫(kù)，并不了解哪個(gè)好用，為什么好用，我要選擇哪一個(gè)。在早些時(shí)候小編曾經(jīng)參與了tkinter手冊(cè)的整理，當(dāng)時(shí)也對(duì)tkinter表示這個(gè)東西很好用。但自從接觸到pyqt后，我變心了！

Python官網(wǎng)是開(kāi)源軟件的官方網(wǎng)站，提供了Python編程語(yǔ)言的最新版本和相關(guān)資源供開(kāi)發(fā)者下載。然而，由于全球用戶訪問(wèn)量較大，有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致Python官網(wǎng)的下載速度變慢或不穩(wěn)定。這對(duì)于急需獲取Python的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)可能會(huì)造成不便。

因?yàn)閜ython中日期是個(gè)對(duì)象，所以很多小伙伴在使用日期的時(shí)候往往會(huì)遇到以下的情況：在數(shù)據(jù)庫(kù)或者文本中或者輸入流中獲取的日期數(shù)據(jù)是字符串，與我們要使用的日期對(duì)象完全不一樣，這時(shí)候我們就需要將python字符串轉(zhuǎn)換成日期對(duì)象了，那么python如何將字符串轉(zhuǎn)換成日期對(duì)象呢？接下來(lái)這篇文章告訴你！