1000个读者心中有1000个哈姆雷特,要问1000个程序员“什么才是最好的语言”,Java、Python、PHP、C++ 也都有自己的位置。但要问编程语言流行指数之王非，那真的非Python莫属了。福布斯最新发布的一篇报告指出，python的使用量在去年

学习Pandas是很棒的体验，学习Numpy也很有趣。但是，你是否过早地开始使用程序库了呢？这也许是因为你还没有意识到pure python的魅力。本文将介绍几个非常有趣的pure python功能，这些功能是在日常数据科学工作中十分常用的。尽管没有运行时

用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好！对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理

对于简单的文本模式，使用str.replace()即可。针对更为复杂的模式，可以使用re模块中的sub()函数。sub()的第一个参数是要匹配的模式，第二个参数是要替换的模式。类似的“3”这样的反斜线加数字表示模式中捕获组的编号。对于更加复杂的情况，可以指

中国邮政编码：[1-9]\d{5}(?!以上所述是小编给大家介绍的Python 正则表达式匹配数字及字符串中的纯数字,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对安科网网站的支持！

sys.argv是python用来获取命令行参数的，如在CMD下执行python *.py data，也就是使用python执行脚本时，需要添加的参数。然后，sys.argv表示sys模块中的argv变量，实际上，sys.argv是一个字符串的列表，其包含

由于需要解决大批量Excel处理的事情，与其手工操作还不如写个简单的代码来处理，大致选了一下感觉还是Python最容易操作。Python自己是不支持直接操作Excel的，但是Python强大之处就在于有大量好用的第三方库，这里我们选用读Excel的xlrd

我们可以看出，当测试列表长度很短时，使用第二种方法较快，在1000时，第一种性能已经超过第二种了，列表越长，第一种方法优势越明显。但归根结底，建议不要用python进行大规模的数据计算，建议使用matlab、或者python的matlab库，毕竟专业的还是

之前就想要把自己的BlogsToWordpress打开成exe了。所以打算现在就去试试。如果这个都搞定了，那么其他单个的python文件，和小python项目的打包，就更不成问题了。比较了一下，发现貌似后者更好用。因为貌似py2exe还需要另外的其他库文件

多年来，我们使用各种语言和工具来分析数据。事实上，每种工具背后都对应着不同的心理框架去分析解决问题，意识到这些框架 与掌握新语言或工具的技术特征同样重要。在数据分析领域，SQL是一个必要的切入点，其擅长的计数和简单聚合功能通常足以为业务决策提供信息。另一方

n = [np.reshape for x in t_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成，逐个排列。m = [vectors for y in t_d[1]] # 将5万标签化为

这听起来显而易见，但经常被人忘记。对于大多数程序员来说，数一个东西是一项很常见的任务，而且在大多数情况下并不是很有挑战性的事情——这里有几种方法能更简单的完成这种任务。有测试套件，具有足够的测试覆盖率。

match()和search()都是python中的正则匹配函数，那这两个函数有何区别呢？match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配， search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有