如果你是一個Python開發(fā)者,你可能會經(jīng)常使用測試框架來檢驗你的代碼是否正確運行。Python有很多測試框架,但最流行的兩個是pytest和unittest。這兩個框架都有各自的優(yōu)缺點,那么你應(yīng)該選擇哪一個呢?本文將對比pytest和unittest的特點,幫助你做出最適合你的決定。
在學習深度學習的時候我們訓練模型可能會需要讀取圖片數(shù)據(jù)。在圖片數(shù)據(jù)量小的時候我們可以直接全部讀入內(nèi)存,但是很多情況下訓練模型用的數(shù)據(jù)集里面的圖片動輒幾萬張,甚至有的為了更好的訓練效果,使用了幾十萬張的圖片。在這種情況下常規(guī)的python圖片數(shù)據(jù)讀取是不現(xiàn)實的,這時候我們就可以使用python生成器來實現(xiàn)重復循環(huán)讀取,接下來我們就來看看具體要怎么操作吧!
有不少同學想要自學Python,在后臺留言到:自學Python有什么好的網(wǎng)站?那么這篇文章就來為大家推薦一個學習適合自學Python的網(wǎng)站。
對于學習機器學習和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析的小伙伴們來說,dbscan算法一定不會陌生。dbscan算法是一種基于密度的空間聚類算法,他可以快熟處理聚類同時有效處理噪聲點。接下來我們就來使用python實現(xiàn)dbscan算法,來了解一下這個算法到底怎么樣吧!
有些word文檔的內(nèi)容有相當大一部分是完全相同的,只有部分的內(nèi)容有所更改,比如成績單、錄取通知書等。這些文檔如果使用手工一個一個去創(chuàng)建的話是一件相當大的工程。如果能根據(jù)模板批量生產(chǎn)docx文檔就好了。這樣的美夢,已經(jīng)可以用python實現(xiàn)了,接下來,我們就來了解如何用python根據(jù)模板批量生成docx文檔。
SciPy庫是一個著名的python的開源科學庫,通過操作NumPy數(shù)據(jù)來進行科學計算和統(tǒng)計分析。這個庫有很多的功能,今天小編就介紹一下SciPy數(shù)據(jù)讀寫和SciPy圖像處理這兩個功能。
作為老牌的科學計算常用語言,matlab稱霸了這個行業(yè)(就算現(xiàn)在python風頭正勁,matlab也還是能保住其地位)。作為后來者的python想要在科學計算這方面分一杯羹,就必須要支持matlab的很多操作,比如說操作matlab的mat格式數(shù)據(jù)。那么python怎么操作mat格式數(shù)據(jù)呢?接下來這篇文章告訴你!