在一些科學問題的探究中，往往一個過程的響應(yīng)并不是實時的，但他們還是具有一定的相關(guān)性，這種相關(guān)叫超前滯后相關(guān)。在遇到這種相關(guān)的數(shù)據(jù)的時候我們需要想辦法讓python的特征值滯后，那么python如何讓特征值滯后一行呢？接下來這篇文章帶你了解。

很多小伙伴在提到python數(shù)據(jù)可視化的時候第一反應(yīng)就是matplotlib庫。但實際上python還有很多很好用的數(shù)據(jù)可視化的庫。那么python實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化還有其他庫可以選擇嗎？接下來小編就來帶你了解常見的一些數(shù)據(jù)可視化庫。

隨著各種搶票軟件和自動化注冊腳本的出現(xiàn)，各大網(wǎng)站也對此應(yīng)用了很多的驗證機制，比較簡單的有圖片驗證碼機制，稍微復(fù)雜的有滑動驗證碼，圖片選擇驗證和短信驗證，其中滑動驗證碼作為一款簡單好用的驗證方式在很多地方都有應(yīng)用（比如常見的登錄時驗證）。但是對于測試人員來說添加了這個功能測試就要手工進行操作。那么怎么進行滑動驗證碼破解呢？其實很簡單，可以采用selenium破解滑動驗證碼。接下來我們就來分析一下怎么進行滑動驗證碼的破解。

在使用pandas進行重復(fù)記錄判斷的時候會涉及到duplicated和drop_duplicates()兩個方法，那么這兩個方法怎么用呢？duplicated和drop_duplicates()有什么區(qū)別呢？閱讀這篇文章你會得到答案！

jupyter notebook作為一款好用python開發(fā)插件，許多小伙伴都很中意它。它也是科學計算中的好幫手，甚至被集成進了anaconda。但是有些小伙伴在使用jupyter notebook的時候發(fā)現(xiàn)運行了之后不彈出網(wǎng)頁，這對于一個web應(yīng)用來說是很不友好的，那么jupyter notebook不彈出網(wǎng)頁怎么辦呢？看完這篇文章你就可以解決這個問題了。

1876年，我們發(fā)明了電話，我們可以通過電線傳輸音頻，隔年我們又發(fā)明了留聲機，成功地實現(xiàn)了聲音的記錄和播放。1952年，貝爾實驗室實現(xiàn)了一個可以識別數(shù)字的語音識別軟件，1985年，IBM實現(xiàn)了一個可以識別1000個單詞的軟件。在聲音的識別上，我們一直在前進。在人聲識別的應(yīng)用上，人工語音對話，智能應(yīng)答，語音輸入等功能已經(jīng)相當常見，這都得益于各種第三方包的實現(xiàn)。如今，在Python中Tensorflow，Keras，Librosa，Kaldi和語音轉(zhuǎn)文本API等多種第三方庫和api使語音識別和操作變得更加容易

說到python的數(shù)據(jù)類型，很多小伙伴都能舉出很多例子：字符串，字典，int，float，列表，元組等。但還有一些比較小眾的數(shù)據(jù)類型，比如接下來我們要介紹的python命名元組。另外還有一些初學者比較少接觸到的操作，比如三目運算符和python推導(dǎo)式。那么接下來就和小編來一起學習這些內(nèi)容吧！

在使用matplotlib繪制多個圖的時候，圖與圖之間的的間隔可能并不是我們想要的，間隔過大或者過小都會影響頁面的美觀性，也不好做數(shù)據(jù)的比對。那么python圖與圖間距調(diào)整要怎么操作呢，實際上要用到matplotlib的subplots_adjust參數(shù)。接下來我們就來看看怎么操作吧。

很多小伙伴在求職的時候沒有辦法在短時間內(nèi)看完很多的職位信息數(shù)據(jù)，可能就會因此錯過一些好的崗位。今天小編帶來一個python爬蟲實戰(zhàn)項目（附帶數(shù)據(jù)分析）是有關(guān)于招聘崗位數(shù)據(jù)爬取的，那么接下來就讓我們來看看python怎么爬取招聘崗位數(shù)據(jù)吧。

在學習數(shù)據(jù)挖掘的時候小編發(fā)現(xiàn)有些數(shù)據(jù)集是使用xml文件來進行數(shù)據(jù)管理的，而要對這樣的數(shù)據(jù)集進行處理需要使用到python的XML支持，接下來的這篇文章我們就介紹一下這三個處理XML需要的知識點：python統(tǒng)計xml標簽數(shù)量；python修改xml標簽內(nèi)容；python獲取xml數(shù)據(jù)。