在python中，字典是一個(gè)很有特色的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在實(shí)際開發(fā)過程中字典的運(yùn)用相當(dāng)廣泛。但是，有些字典操作并不是那么好用，比如在字典中有一種業(yè)務(wù)運(yùn)用得比較多的操作，就是字典合并，今天我們就來介紹常用的字典合并的三種方法和python3.9新增的一種字典合并方法吧！

深度學(xué)習(xí)獲得了很多關(guān)注，因?yàn)樗貏e擅長(zhǎng)某種對(duì)實(shí)際應(yīng)用非常有用的學(xué)習(xí)類型。運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的例子是開始學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的好方法。設(shè)置開發(fā)環(huán)境是第一步。有多種方法可以為深度學(xué)習(xí)設(shè)置環(huán)境。你可以在 Windows、Mac OS 或 Linux 上執(zhí)行此操作。我強(qiáng)烈建議在 Mac OS 或 Linux 上進(jìn)行開發(fā)，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的大多數(shù)人都使用 Linux 或 Mac OS。

自從幾個(gè)月前將最新的 Python 版本添加到 Ubuntu 21.04 以來，它在用戶中變得越來越普遍。這為開發(fā)人員提供了充足的理由立即在他們的項(xiàng)目中開始使用它。因此，我們認(rèn)為讓大家了解最新版本提供了哪些功能是很有必要的——而且我們相信你們肯定也會(huì)喜歡這些功能！

循環(huán)是所有現(xiàn)代編程語言中一個(gè)有用且經(jīng)常使用的功能。如果您想自動(dòng)化特定的重復(fù)性任務(wù)或防止自己在程序中編寫重復(fù)性代碼，那么使用循環(huán)是最好的選擇。循環(huán)是一組重復(fù)運(yùn)行直到滿足條件的指令。接下來就讓我們更多地了解循環(huán)在 Python 中的工作原理。

在這篇博文中，我將討論如何開始使用Pipenv一個(gè) Python 打包工具。這篇博文遵循 Ubuntu 工作流程，可以在 MacOS 和 Windows 中輕松復(fù)制。讓我們開始吧。

在 Python 中編程時(shí)，您是否曾經(jīng)需要檢查可迭代對(duì)象中的任何項(xiàng)或所有項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果是否為True？下次您需要這樣做時(shí)，請(qǐng)務(wù)必使用漂亮的函數(shù)any()和all().在本教程中，我們將了解 Pythonany()和all()函數(shù)，并使用簡(jiǎn)單的示例來了解它們的工作原理。

當(dāng)您打開一個(gè)沒有該with語句的文件時(shí)，您需要記住close()在完成處理后通過顯式調(diào)用關(guān)閉文件。即使明確關(guān)閉資源，在實(shí)際釋放資源之前也有可能發(fā)生異常。

這篇文章將使用 Pillow 圖像庫 以編程方式向圖像添加文本和圖標(biāo)層。有興趣的小伙伴們，可以一起來看看這篇文章。

Python 作為當(dāng)前比較流行的幾種編程語言之一，語言的獨(dú)特性和特點(diǎn)都非常的優(yōu)秀。Python 中好的特性有很多，lambda函數(shù)就是其中之一。下面，我為大家介紹一下Python中的lambda函數(shù)。

本篇文章是我們學(xué)習(xí)Python及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的應(yīng)用系列中的最后一個(gè)模塊了，在上一個(gè)模塊中，我們學(xué)習(xí)Keras，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下面，我們將要學(xué)習(xí) Numpy 和 TensorFlow，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊，所以在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，你一定會(huì)接觸到它們。同時(shí)，還會(huì)簡(jiǎn)要概述 scikit-learn 庫，因?yàn)樗荘ython中最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)（不包括深度學(xué)習(xí)）庫。