pycharm制作的网站解读_免费版pycharm打开(2024年12月精选)
Python+专业=无敌组合,你知道吗? 如果能重新开始大学生活,我一定会认真学Python!先说结论:Python+任何专业都能成为无敌组合。𐊊thon+财务:未来智能财务一定会结合财务平台,会Python就能轻松处理大量财务报表数据。 thon+医学:医学数据分析和处理经常用到Python,写论文也不例外。 thon+文科:别以为文科生不需要会代码。想象一下,除了文字功底,如果你在一群文科生中会Python,那网站爬取、数据分析、报表制作,甚至自动发送邮件这些都能搞定,工作效率和涨薪指日可待! ᧻Python初学者的一些建议❓ 先别急着找课程或书来看,先把运行环境搭好,从官网下载IDE,先把Print("hello world")这条代码跑通再说。 跑代码的软件可以用Pycharm,虽然有的推荐juPyter notebook,它的交互性更强,但我觉得不太适合初学者。还有可能会让你安装anaconda,它主要负责包管理,比较臃肿,初学者可以不安。 学习过程中一定要多写代码!照着例子打一遍再运行,效果不一样。 运行中如果遇到报错,可以去CSDN、stackoverflow找答案,一般都能找到。 提前思考好学习路线:思维导图中的基础部分都要学,但高阶部分选定一个方向学就好。 一边学,一边多去leetcode刷题,多在github上找例子运行,反复修改例子看它会跑出什么结果,这样进步会很快。 ᥭ椹 Python的网站❓ 菜鸟教程:Python基础教程 GitHub:代码开源平台,能找到很多项目 StackOverflow:编程类问题总能在这找到答案 Kaggle:数据分析、深度学习练手 LeetCode:用来刷题 PythonTiP:主要偏向Python基础和一些基础的算法,比较适合作为新手的入门练习题。 总之,掌握Python能让你在职场中如虎添翼!
Python新手如何制作计算器? 你是Python编程的新手吗?别担心,跟着这个指南,你也能快速搭建一个简易计算器! 1️⃣ 首先,你需要了解Python是什么。通过在线资源或教程,轻松掌握Python的基础知识。 2️⃣ 接下来,下载Python解释器。虽然有些集成开发环境(IDE)如sublime text或PyCharm CE可以提供更好的编程体验,但初学者可以从简单的文本编辑器开始。 3️⃣ 掌握Python的基本语法,如变量、数据类型、函数等。这是搭建计算器的基础。 4️⃣ 通过查阅资料或在线教程,学习如何实现加减乘除等基本运算。 5️⃣ 你可以尝试使用Python编写一个简单的计算器程序。虽然一开始可能有些困难,但坚持下去,你会发现编程的乐趣。 6️⃣ 最后,运行你的程序,看看它是否能正确计算加减乘除。如果一切正常,恭喜你,你已经成功制作了一个简易计算器! 现在,你可以用这个计算器来练习你的编程技能,或者与朋友们分享你的成果。加油,Python新手们!你们也可以成为编程高手!
pycharm爬取nba球员数据 嘿,篮球迷们! 是不是每次看NBA都热血沸腾,但又想深入了解球员们的具体数据? 今天就带你一探究竟,揭秘2023-2024赛季常规赛那些闪耀的球星们! 数据爬虫大显身手 首先,我用Python的requests库和pandas库,从NBA中国官网爬取了最新的球员数据!,就是那些你关心的场均得分、篮板、助攻...一网打尽! 数据可视化,一目了然 接下来,是激动人心的数据可视化环节!我用matplotlib和seaborn库,把冷冰冰的数据变成了超炫的图表! 球员排名图 想知道谁是本赛季的MVP热门?看这张图就对了!排名靠前的都是大神级人物,每个点都代表一个球星的荣耀! 场均得分TOP榜 劥30+?那都不是事儿!看看这些得分机器,简直是球场上的轰炸机!劧ﮦ🦀ꥅ𝤻젰 谁说得分高就厉害?篮板王们表示不服!看看这些内线巨兽,场均篮板数让人瞠目结舌! 助攻大师 ﮧ是团队运动,助攻大师们用精准的传球串联起全队!看看这些传球高手,简直是球场上的指挥官! 效率之王 效率值高,说明球员在场上贡献大!这些效率之王,每一分钟都在为球队创造价值! 三分&罚球命中率 𘉥如雨下,罚球稳如狗!看看这些射手们的命中率,简直是令人惊叹! 球队场均得分对比 哪个球队火力最猛?这张饼图告诉你答案!看看你家主队排第几? 助攻与得分的甜蜜关系 助攻多,得分自然高?看看这张散点图,揭秘助攻与得分之间的微妙关系! ᠥ㫊数据来源于NBA中国官网,保证最新最准确! 图表制作使用了Python的matplotlib和seaborn库,专业又美观! 快来看看你的偶像在哪些榜单上吧! 结语 这就是2023-2024赛季常规赛球星们的精彩表现!无论是得分、篮板、助攻还是效率,每个球员都在用自己的方式诠释着篮球的魅力! 如果你也是篮球迷,不妨收藏这篇笔记,随时查看最新的数据动态吧!
科研必备软件推荐:研究生新手必看! 写论文: TeXStudio:科研论文写作的必备工具,LaTeX编辑器的推荐选择。网页版可以用Overleaf。 Word:日常小论文和报告的好帮手。 Grammarly:语法检查神器,写英文论文时特别有用。 画图: Visio:综合绘图软件,适合Windows用户。流程图、图表、组织结构图都能搞定。 Matlab:折线图绘制专家,表格数据用Matlab画更美观。 Origin:函数绘图小能手,曲线拟合效果一流。 PPT:需要动画效果演示时的不二之选。 OmniGraffle:Mac用户必备,思维导图和组织结构图绘制神器。 Matplotlib:用Python代码直接绘图。 Xmind:思维导图绘制小能手。 做Presentation: PPT:日常使用首选。 Google Slides:模板丰富,制作效果超棒。 建模、解数学问题: MATLAB:强大的数学软件,工具箱功能丰富。 Gurobi:解数学规划问题的好帮手,与MATLAB结合使用效果更佳。 电子笔记整理: 印象笔记/石墨文档:笔记收纳小能手,支持Markdown记笔记,按标签分类方便。 iPhone备忘录:除了记备忘录,还能按分类记笔记,支持字体颜色标注。缺点是受iCloud容量限制。 OneNote:布局自由,类似活页笔记本。 文献管理: EndNote:文献数据库管理小能手。 文档阅读: Adobe Acrobat、PDF Expert:PDF阅读神器。 知云:翻译英文文献,Windows版有软件,Mac只有网页版。 CAJViewer:看知网文献的好工具。 远程连接电脑: Nomachine:连接稳定,适合宿舍和实验室之间传输文件。 TeamViewer:懒人式连接工具,支持多台电脑同时登录,有时不稳定。 编辑器&编程IDE: VSCode:插件扩展丰富,支持多种编程语言。 IntelliJ IDEA/Eclipse:Java程序员的常用IDE。 Pycharm:Python程序员的常用IDE。
在虚利用anaconda的虚拟环境制作的python项目文件可以打包成可执行文件吗? 这学期学校开了pytorch相关课程,但是老师说不用anaconda,可是我已经把anaconda的环境安装好了,请问用不用anaconda有什么区别吗?anaconda的作用不就是提供了各项包吗?
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