Python 语言参考可能是大家最需要的。其中文档正式地介绍了 Python 语言的基本概念和功能。读者最好在阅读时准备一个 Python 解释器进行练习，不过所有的例子都是相互独立的，所以这个教程也可以离线阅读。 本文档是Python3.8.1的官方中文文档，包括Python 3.8 的新变化，入门教程，标准库参考，语言参考，Python/C API 接口等内容

主要介绍了在PyCharm的 Terminal（终端）切换Python版本的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python3.7 cpu版 pytorch 1.5官方whl文件（windows 64位），使用pip一键安装

因为自学 python 工作中会经常用到淘宝Api调用数据 一直以来后台下载的淘宝Api 都是2.7版本 还是12年 lihao同学编写，一直没有升级 用Python 自带的2to3脚本工具升级后 大部分接口 调用正常 但是上传图片接口 一直提示错误 然后修改后 可以上传

这里我推荐大家使用pycharm 百度输入关键词：pycharm，点击如图所示网站进入pycharm官网 选择电脑系统版本，这里我们选择Windows系统，点击Community版本下的download # Professional为限时免费试用的专业版 # Community为免费的社区版本 我们使用社区版基本够用了，等技能熟练再去使用专业版的。 双击下载好的PyCharm安装包，出现如下图所示的界面，点击“next” 选择安装目录，Pycharm需要的内存较多，建议安装在D盘或者E盘，不建议放在系统盘C盘： 根据需要选择勾选的项目，然后点击“next” 点击install 等待

我是目录前言一、实验目的二、实验环境三、实验内容（一）设计界面（二）生成代码（三）主要功能实现服务器端客户端 前言 上一篇文章socket网络程序设计实验三中，我们用socket实现了客户与服务器一对一聊天的功能，也就是客户与服务器之间的一对一通信，这次我们来尝试一下服务器与多个客户的并发通信，实现一个类似聊天室的小程序。这一篇也会讲的详细一些，把能想到的功能尽量完善，把能想到的bug都解决掉。总之这是一篇比较干的，干货。 老规矩先放图！ 一、实验目的 掌握 socket编程 的基本模式，了解客户端与服务器端的主要工作； 进一步巩固 PyQt5 的设计和使用，完善一些友好的交互式小细节； 练

方法一： 1、安装Jupyter Notebook pip install jupyter 2、在PyCharm中新建Jupyter Notebook文件 步骤：File-》New…-》Jupyter Notebook-》输入文件名 建好之后效果如下图所示，就是熟悉的Jupyter Notebook界面： 3、运行 输入代码，点击绿色小三角运行代码。 方法二： 1、安装Jupyter Notebook pip install jupyter 2.打开Python Console 打开PyCharm，在界面的左下方点击进入Python Console，看到熟悉的Jupyter Noteb

一、Pycharm中安装Django 此教程默认你已安装并配置了Python 3.7.6） 1.File—>Settings 二、搭建Django项目 1.File—>New Project 2.新窗口打开，会出现以下的文件 简单解释一下这几个文件： 　　**init.py:**这是一个初始化的空文件，一般我们不需要动它。 　　settings.py: 这是一个配置文件，里面有关于语言、时区、安装的app声明等等信息； 　　urls.py: 这个文件里指明了在访问一个页面时要调用的视图啊等的映射，确保在访问时可以正确定位到你要实现的功能； 　　wsgi.py: 这是一个关于

近期基于python开发调试股票分析系统，需要用到python的资源包TA-lib，talib，但是尝试了很多次未能成功，总结原因为版本不兼容问题，本人系统win10+X64+python3.5，花费一定的时间精力，从相关站点获取到符合要求的wheel文件，需要的朋友可以来下载、获取。

原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入