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我建议直接用Python吧，科研作图需要解决的不光是可视化的问题，还有数据采集、数据处理、数据存储、建模分析的乱七八糟的各种事，最后才是用干净的数据进行可视化绘...
大家好我是费老师，markdown作为经典易用的文档格式，随着近几年AI大模型的普及，更是成为了大模型内容输出的标准内容格式。
爬虫技术是数据采集的核心手段，涉及到网页请求、JS、CSS、HTML解析、逆向等技术，尤其是大型爬虫，对于很多开发人员来说是不低的门槛。
我电脑上几乎必装的效率软件有几个，Everything、Draw io、Snipaste、Orange、Xmind、DBeaver、Anaconda、iSlid...
首先我们需要准备该应用底层调用的「文生图」接口，因为是以豆包文生图大模型为例，我们可以基于火山方舟大模型平台进行调用，直接访问火山方舟控制台页面：https:/...
数据可视化是数据结果的直观展示，好的可视化图表非常具有说服力，制作可视化图表的工具多种多样，主要分为BI、Python、JS这三大类，BI代表工具有Tablea...
基本是可以的，selenium适合动态网页抓取，因为它可以控制浏览器去点击、加载网页，requests则比较适合静态网页采集，它非常轻量化速度快，没有浏览器开销...
Python的包管理器有很多，pip是原配，uv是后起之秀，conda则主打数据科学。
在之前的多篇文章中，我们以自己的日常实操经验为例，为大家介绍了如何 选择免费好用的量化工具，如何 免费快速获取量化分析高质量数据、如何 程序化连接账户并查询信息...
大家好我是费老师，Python生态中的数据可视化框架生态非常丰富，经典的有matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts、altair等...
学过爬虫的可能经常会用到Python爬虫，其中有很多第三方库，像是requests、scrapy、selenium、playwright等，这些我都用过。
用过 Python数据分析的小伙伴都知道，Python不光能高效处理数据，还能实现各种实用且酷炫的可视化，光是制作图表的第三方库就有几十种，而且各有千秋，下面来...
pip是最常用的Python包管理工具，但现在出现了一个挑战者，速度更快，功能更全面和强大，而且被广泛用在AI MCP管理中，那就是uv。
知乎上有人问，处理百万级数据，Python列表、Pandas、Mysql哪个更快？
2、点击下载视频A，不管是否下载好，然后立即点击下载视频B，各下载任务同时进行中，以此类推下载所有视频。
vscode插件非常多，我一般会看most popular排序，前50的很多是高频必备插件，像是Pylance、jupyter、docker、prettier、...
大家好我是费老师，随着Python生态的持续发展，完全使用Python搞定完整应用的开发，变得越来越强大且高效。
sql中的case when的功能是实现单列或者多列的条件统计，其实Pandas也可以实现的，比如万能的apply方法，就是写起来复杂一些，没有sql case...
而且列出了几个理由：Pandas功能比Excel强大，运行速度更快，Excel除了简单和可视化界面外，没有其他更多的优势。
现在的大模型多如牛毛，LLaMA、Qwen、Bert等等，根本学不过来，甚至有的卷王还看Transform源码，这对于一般人来说学习曲线太长了。
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