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2020 Python中文社区热门文章 Top 10
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• 3 年前 • 1300 次点击
1、用 PyQt 打造具有专业外观的GUI(上)
PyQt的布局管理器layout managers提供了一种用户友好且高效的方式,可以在GUI上排列图形组件或小部件。正确布置窗口小部件将使您的GUI应用程序看起来更加优美和专业。学习有效地做到这一点是您使用Python和PyQt进行GUI应用程序开发和运行的一项基本技能。
2、用 matplotlib 画出中国疫情地图(附源码)
全国的疫情情况一直都是大众所密切关注的,而笔者刚好在网上看到了这个疫情地图,又是就萌生了用Python来绘制疫情地图的写法,下面就简单介绍一下如何用Python中最常用的matplotlib库来绘制疫情地图的方法。
3、美国大选拜登获胜!硅谷的 Python 开发者用这种方式调侃懂王
11月全民吃瓜的热点莫过于蚂蚁推迟上市和美国大选,作为一名A股中冉冉发绿的韭菜和高科技行业搬砖工,我也为这两件事牵肠挂肚,差点瘦了一斤之多。编程语言不仅可以表达逻辑,也可以表达情绪!下面就让我们用最美的Python语言来表达对睡王的祝贺和对懂王的惋惜吧。
4、有人在代码里下毒!慎用 pip install 命令
大约一年前,Python软件基金会发了一个需求咨询帖子,主要问题是来讨论我们如何检测上传到PyPI的恶意第三方软件包。无论是被接管了废弃的软件包,对流行的库进行Typosquatting攻击钓鱼劫持,还是对第三方库进行撞库攻击,很明显,这都是一个值得思考的问题,几乎影响到每个开发者。使用pip install安装软件包时,大多数人不清楚自己所需的python模块在哪个软件包中,有时候甚至是模糊搜索安装,这就给恶意利用的人提供了机会。
5、用隐马尔科夫模型来预测股价走势
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)是用来描述隐含未知参数的统计模型,HMM已经被成功于语音识别、文本分类、生物信息科学、故障诊断和寿命预测等领域。
6、用 pyecharts 画出中国疫情地图(附源码)
之前笔者写过Plotly画图的那篇文章中,笔者曾提过plotly是一个基于D3.js的Python库,plotly相当于一个操作层,让用户能用Python的方式操作D3,这对于不会JavaScript的用户是一个很大的便利。而今天介绍的pyecharts和plotly类似,也是用Python的方式来操作echarts,而echarts是和D3类似的一个js图库,其和D3功能上类似。
7、用 Python 处理 B 站下载视频
作者本人常在b站搜索一些关于人工智能、机器学习类的视频资源,常常都是使用手机下载后离线观看,为了电脑观看方便也会使用“视频合并助手”一类的APP对视频进行转换处理后导入电脑观看,适逢春节假期再次下载视频想导入到电脑上观看,发现以前的视频转换APP已经失效,无法搜索到下载到手机里的b站视频资源,随后开始了下文描述的视频合成工作。
8、用 Plotly 画出中国疫情地图(附源码)
Plotly是一款基于D3.js框架的Python库,其功能相当强大,主要用于做交互式的数据可视化(matplotlib其实也可以做交互式,有兴趣的读者可以自行研究一下),除了Python以外,Plotly还支持R和MATLAB语言,所以其应用非常广泛,近几年发展势头相当不错。Plotly能生成的图片类型非常多,地图只是其中一种,今天主要介绍一下其绘制地图的用法。
9、抄底美股?用 Python 分析美股实际收益率
今天就给大家介绍一下用Python做美股数据的简单分析,覆盖从数据获取、数据处理以及可视化,让大家了解一下。这次的美股例子就选择了美国显卡制造商英伟达,其股票代码是NVDA,熟悉英伟达的人都知道他们的CEO老黄(Jensen Huang),老黄有两样东西很出名,一是那件能穿4个季度的皮衣,二是精湛的显卡刀法。英伟达在老黄带领下飞速发展,其股价也是一直飙升,所以选择这个股票也是在近几年美股中具有代表性的。
10、让 Pandas DataFrame 性能飞升 40 倍
大名鼎鼎的Pandas是数据分析的神器。有时候我们需要对上千万甚至上亿的数据进行非常复杂处理,那么运行效率就是一个不能忽视的问题。比如下面这个简单例子,我们随机生成100万条数据,对val这一列进行处理:如果是偶数则减1,奇数则加1。实际的数据分析工作要比这个例子复杂的多,但考虑到我们没有那么多时间等待运行结果,所以就偷个懒吧。
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