分类目录归档：Python
NumPy 是一个用于科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象和操作工具。Num值是 NumPy 中用于表示数值数据的基础数据结构，称为 ndarray。在使用 NumPy 时，理解数据类型（dtype）是非常重要的，因为它决定了数据存储的方式以及可以执行的操作。
dtype（数据类型）是 NumPy 中用于指定数组元素类型的对象。NumPy 支持丰富的数据类型，包括整数、浮点数、布尔值等，具体类型可以根据需求指定。
int)NumPy 支持多种整数类型，它们根据存储的字节数来分类。常见...
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 构建的 Python 数据可视化库，旨在使统计图表的创建更加简便、美观。它提供了更高层次的接口来创建各种类型的图表，特别适用于处理复杂的数据集和进行数据探索性分析（EDA）。Seaborn 集成了 Pandas 数据框架，使得在使用 DataFrame 数据时非常方便。
高级接口： Seaborn 提供了比 Matplotlib 更高级的接口，使得创建复杂的统计图表变得更简单。例如，直接支持分组和颜色编码，能够处理类别数据和数值数据之间的关系。
漂亮的默认样式： Seaborn 提供了一些默认的...
Python中的全局解释锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是Python解释器用于同步线程执行的一种机制，以下是对它的详细介绍：
psutil 是一个跨平台的库，用于获取系统和进程相关的各种信息。它可以帮助你监控系统资源（如CPU、内存、磁盘和网络）和进程。你可以使用 psutil 来获取以下信息：
要安装 psutil，你可以使用 pip：
pip install psutil
import psutil...multiprocessing 是 Python 标准库中的一个模块，用于支持并行计算。它能够通过创建多个进程来实现任务的并行执行，从而充分利用多核处理器的优势，提高程序的执行效率。
这里是一些 multiprocessing 常见用法：
import multiprocessing
def worker(num):
print(f"Worker {num} is working")
if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range...XGBoost是一个经过优化的分布式梯度提升库，具备高效、灵活且可移植的特点。它在梯度提升框架下实现了机器学习算法。
LightGBM是一个使用基于树的学习算法的梯度提升框架，具有分布式和高效的特点，以下是对其优点的详细介绍：
scikit-learn（通常简称为 sklearn）是一个用于机器学习的Python开源库，它功能强大、应用广泛，以下是关于它的详细介绍：
sklearn 提供了丰富的机器学习算法、工具和实用程序，旨在简化机器学习任务的实现过程，无论是分类、回归、聚类还是降维等不同类型的任务，都能借助该库高效完成，并且其设计注重代码的简洁性、易用性以及高效性，被大量数据科学家、分析师以及机器学习爱好者广泛使用。pyportfolioopt 是一个用于投资组合优化的 Python 库，它提供了多种优化方法和工具，帮助投资者构建和优化投资组合。这个库基于现代投资组合理论，支持多种资产配置策略，包括均值-方差优化、风险平价、最小方差组合等。
你可以使用...
scipy.signal.find_peaks 是 SciPy 信号处理库中的一个函数，用于在数据序列中查找峰值（即局部最大值）。这个函数非常有用，特别是在处理时间序列数据、频谱分析和其他需要识别数据中显著特征的场景中。
scipy.signal.find_peaks(x, height=None, threshold=None, distance=None, prominence=None, width=None, wlen=None, rel_height=0.5, plateau_size=None)