不知道屏幕前有多少人和笔者一样,喜欢在电脑上看电影。一方面,本地观影比较容易沉浸其中,并且没有烦人的广告,另一方面,本地视频其实可以真正满足“回味”的需求,多年前的老电影可以拿出来再度观看,并且没有下架等意外风险。但在本地看视频也有一个绕不开的话题,那就是选择一个好用的播放器,现如今市面上的播放器种
划重点!!!本文列举了一些使用Python和JupyterNotebook的技巧,讨论了如何轻松分析数据以及如何进行格式化编码、输出和调试等操作。在编程领域,有时一个小技巧就能节省大量时间,甚至能起到救命的效果。这些“必杀技”往往能在未来的数据分析中发挥重大作用。1.分析Pandas数据框架Prof
前言使用Python创建图形的方法有很多,但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时,问一些关于图形目标的问题是很重要的:您是否试图对数据的外观有一个初步的感觉?也许你是想在演示中给人留下深刻印象?在这篇文章中,我将介绍一些流行的Python可视化包,它们的优缺点,以及它们各自的优点。Matplotli
回调函数关于回调函数,在之前的文章《回调函数》已经详解讲解过了,这个文章不再讲解,不太懂的同学请看之前的文章《回调函数》。在之前讲解回调函数中就使用串口作为示例,使用回调函数可以方便封装通讯库,芯片/模块厂家的SDK和部分开源库经常这样做,这样可以实现模块间的解耦,模块化编程。这篇文章主要讲解回调函
Pandas无疑是Python处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL+F搜索函数名称,检索其用法即可。1、读取csv文件df.read_csvcsv通常是读取PandasDataFra
最近群里有这样一个有意思的问题,大家在讨论,使用CSS3D能否实现如下所示的效果:这里的核心难点在于,如何利用CSS实现一个立体的数字?CSS能做到吗?不是特别好实现,但是,如果仅仅只是在一定角度内,利用视觉障眼法,我们还是可以比较完美的还原上述效果的。利用距离、角度及光影构建不一样的3D效果这是一
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