相信很多小伙伴學(xué)習(xí)編程的一大目的是為了開發(fā)游戲。今天我們就來介紹一篇關(guān)于利用pygame實現(xiàn)貪吃蛇游戲的python實戰(zhàn)教程，想要開發(fā)游戲的小伙伴們可以趕緊學(xué)起來了。

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我們學(xué)習(xí)的python爬蟲，在沒有涉及到多線程之前，都只能算小打小鬧。一旦使用了多線程，python爬蟲的效率就會像解除封印一樣蹭蹭蹭的往上漲。那么怎么使用多線程來進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取呢？今天我們就來聊一聊線程池的使用。

在numpy中NaN值一般出現(xiàn)在數(shù)據(jù)清洗前，出現(xiàn)這個值說明這個數(shù)據(jù)是缺失的。在有些時候我們會選擇直接刪除這些數(shù)據(jù)，但有些時候這些數(shù)據(jù)是不能刪除的，這個時候我們就需要使用一些方法將np.nan值替換為指定的值。那么在二維數(shù)組中np.nan值替換為指定的值要如何操作呢？接下來的這篇文章告訴你。

對于mysql數(shù)據(jù)庫的操作，python提供了很多中方法，其中pymysql是一款比較常見且好用的第三方數(shù)據(jù)庫操作庫。對于數(shù)據(jù)庫常用的增刪改查的操作，pymysql都可以輕松實現(xiàn)。那么python怎么通過pymysql實現(xiàn)增刪改查的操作呢？接下來的這篇文章帶你了解。

在一個矩陣中，0是一種特殊的存在，所以為了對數(shù)據(jù)區(qū)分有時候我們需要找出矩陣中的非零元素。numpy是一種常用的矩陣運算的python庫。numpy使用nonzero可以輕松的找出非零元素。那么具體該怎么操作呢，閱讀下文你會得到答案。

在python機(jī)器學(xué)習(xí)中，KNN近鄰算法是相當(dāng)出名的存在。通過測量不同特征值之間的距離方法來進(jìn)行分類，使它擁有了精度高，對異常值不敏感的優(yōu)秀特點。那么這么出名的算法究竟是如何實現(xiàn)的呢？今天我們就從源代碼來分析一下KNN近鄰算法的實現(xiàn)。

在python中python列表的切片操作是相當(dāng)優(yōu)秀的。相比其他語言而言python的切片操作簡介易懂而且允許索引超出范圍，這讓許多萌新在使用python不用顧慮太多問題，今天我們就來聊一聊python列表切片操作的一些小知識吧。

numpy的使用場景之一就是獲取一二維矩陣的每一行的第一個非零元素，這樣的場景numpy也是有提供一個方法來供用戶使用的，接下來我們就來看看如何獲取numpy的第一個非0元素索引吧。

很多時候python應(yīng)用需要執(zhí)行一些外部命令來獲取操作系統(tǒng)的支持。但是python執(zhí)行外部命令的庫有很多并不知道選擇哪個會更好，這時候小編就要來推薦subprocess模塊了。這是一個python自帶的模塊。眾所周知python自帶模塊或許不是最好的，但絕對是比較好用的。接下來這篇文章我們就來看看subprocess的使用詳解吧。