元类是面向对象编程中的一个概念，其中一个类是另一个类的实例，称为元类。它们允许自定义类创建和行为，从而能够创建具有特定属性和方法的类。元类是类本身的蓝图，就像类是该类实例的蓝图一样。它们可用于执行编码标准、创建自动 API 或执行标准继承无法实现的其他高级任务。Python 支持元类，它们创建具有独特行为的自定义类。元类还可以添加特殊方法或... 阅读更多

Matplotlib 是一个功能强大的 Python 库，用于数据可视化和创建二维绘图。它提供各种工具来创建静态、动画和交互式绘图，包括折线图、散点图、条形图、直方图等。Matplotlib 具有高度可定制性，允许用户调整颜色、字体和其他视觉元素以创建高质量的可视化效果。它广泛应用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最流行的数据可视化库之一。Matplotlib 是开源的并且积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。使用... 阅读更多

在本教程中，我们将学习如何创建一个空的和一个完整的 NumPy 数组。NumPy 代表 Numerical Python。它是一个执行数值计算的 Python 库。它提供了一个多维数组对象。NumPy 是一个流行的 Python 库，用于处理数组。它还具有用于线性代数、排序和矩阵领域的函数，并且经过优化以与最新的 CPU 架构一起工作。NumPy 非常快，因为它是用 C 语言编写的，这使得它在创建数组方面更有效。数组表示同一数据... 阅读更多

Pygame 是一个免费且开源的库，用于使用 Python 开发多媒体应用程序（如视频游戏）。它包含图形和声音库，在设计视频游戏中非常有用。Pygame 建立在 Simple DirectMedia Layer (SDL) 库之上，该库提供对硬件和输入设备的低级访问。由于 Pygame 建立在 SDL 之上，因此它为图形、声音和输入处理提供了平台无关的接口。这意味着您可以编写一次游戏或多媒体应用程序并在多个平台上运行它，包括 Windows、Mac OS 和 Linux。要使用 pygame，用户应该... 阅读更多

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。它建立在 numpy 库之上，并提供了数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式排列在行和列中。它类似于电子表格或 SQL 表格或 R 中的 data.frame。最常用的 pandas 对象是 DataFrame。通常，数据从其他数据源（如 csv、excel、SQL 等）导入到 pandas 数据帧中。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧... 阅读更多

希望练习 Python 技能并学习如何开发小型 Web 应用的人可以使用 Python 中的 PyWebIO 快速有趣地创建一个年龄计算器 Web 应用。借助 Python 库 PyWebIO，可以轻松构建交互式在线应用。此项目的在线年龄计算器使用 PyWebIO 根据用户的出生日期确定用户的年龄。要为这个 Web 应用程序计算日期，我们将使用 Python 默认提供的 datetime 包。该软件需要用户的姓名和出生日期，然后使用当前日期计算他们的年龄（以年为单位）。输出将... 阅读更多

我们将学习如何在 Django 中创建抽象模型类。Django 中的抽象模型类是一个用作其他模型继承的模板的模型，而不是一个旨在创建或保存到数据库的模型。在应用程序中，可以使用抽象模型定义多个模型共享的相似字段和行为。使用 Django，您可以定义一个从 Django.db.models 派生的模型类来建立抽象模型类。模型并为 abstract 属性设置为 True。此抽象类的属性和方法将被继承... 阅读更多

三元图是显示组合数据的一种有用方法，其中三个变量加起来等于一个常数值。Plotly 是一个功能强大的绘图库，可轻松创建交互式三元图。在本教程中，我们将探讨如何使用 Plotty 创建三元叠加图。我们将说明两个使用 Plotly 创建叠加图的示例。最后，我们将学习使用 Plotly 创建令人惊叹且信息丰富的三元叠加图。要使用 Plotly 创建三元叠加图，我们使用“scatterternary”轨迹类型。此轨迹类型在... 阅读更多

在本教程中，我们将学习如何在 seaborn 中创建一个三角形相关性热图；顾名思义，相关性是衡量变量之间相关程度的指标。相关性热图是一种显示数值变量之间关系的图。这些图用于了解哪些变量彼此相关以及它们之间关系的强度。而热图是使用不同颜色对数据进行二维图形表示。Seaborn 是一个用于数据可视化的 Python 库。它在制作统计图表方面很有用。它建立在... 阅读更多

在 Python 中使用数组时，NumPy 非常常用。有时，数据存储在多维或 3D 数组中。如果使用 loadtxt() 或 savetxt() 函数来保存或加载数组数据，则需要一个 2D 数组。如果使用 3D 数组，则会产生此错误：“ValueError: Expected 1D or 2D array, got 3D array instead”。因此，在本篇 Python 和 Numpy 文章中，将通过两个不同的示例，编写代码来展示使用 savetxt() 和 loadtxt() 函数以及处理 3D 数组时保存和加载数组的过程。在... 阅读更多