Python 可以說(shuō)是現(xiàn)在非?；馃岬恼Z(yǔ)言之一，越來(lái)越多的人開(kāi)始學(xué)習(xí) python，本篇告訴你用什么軟件寫(xiě) Python。

今天我們將討論如何使用 BeautifulSoup 庫(kù)從 HTML 頁(yè)面中提取內(nèi)容。提取后，我們將使用 BeautifulSoup 將其轉(zhuǎn)換為 Python 列表或字典！

在python中，基本數(shù)據(jù)類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換是有一定規(guī)則的，比如帶小數(shù)的浮點(diǎn)型字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)錯(cuò)誤，那么python的基本數(shù)據(jù)類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換的規(guī)則是怎樣的呢？今天小編就帶你來(lái)了解一下。

大多數(shù)時(shí)候我們獲得的數(shù)據(jù)并不都是完整的，缺失的數(shù)據(jù)要先進(jìn)行過(guò)濾處理才能進(jìn)一步操作。那么pandas怎么過(guò)濾缺失數(shù)據(jù)呢？實(shí)際上是用到了pandas的dropna()函數(shù)，接下來(lái)這篇文章就是pd.dropna()函數(shù)的用法說(shuō)明。

numpy中的array比python的數(shù)組（列表）的功能更加豐富，比如我們可以用numpy獲取array中的最大值和前N個(gè)最大值。那么我們要如何操作才能獲取到array中的錢(qián)N個(gè)最大值呢？接下來(lái)這篇文章帶你了解。

python解釋器是python開(kāi)發(fā)環(huán)境中最重要也是最基礎(chǔ)的一個(gè)軟件，不管你是用pycharm，anaconda還是vscode或者visual studio，python解釋器都是必須要安裝的，但其中有些軟件是沒(méi)有在軟件中集成python解釋器的，我們需要自己安裝。今天小編帶來(lái)一篇python新手安裝教程，保證零基礎(chǔ)的小伙伴都能看懂，趕快安裝好python環(huán)境，然后上我們python學(xué)習(xí)的車(chē)車(chē)吧。

Python 是一個(gè)用途非常廣泛的編程語(yǔ)言，擁有成千上萬(wàn)的第三方庫(kù)，在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化等方面有著廣泛的應(yīng)用。

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） 中的應(yīng)用系列的第七個(gè)模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進(jìn)行文本分析。接下來(lái)，我們將要討論的是Keras，一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) Python 庫(kù)。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類(lèi)問(wèn)題。