pd.read_csv 实例

时间: 2024-03-27 19:33:05 浏览: 70
PDF

python读写csv文件方法详细总结

`pd.read_csv`是Pandas库中的一个函数，用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。下面是一个`pd.read_csv`的示例： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件并创建DataFrame对象 data = pd.read_csv('data.csv') # 打印DataFrame的前几行数据 print(data.head()) ``` 在上面的示例中，我们首先导入了Pandas库，并使用`pd.read_csv`函数读取名为"data.csv"的CSV文件。然后，我们将读取的数据存储在一个名为"data"的DataFrame对象中。最后，我们使用`head()`方法打印出DataFrame的前几行数据。
阅读全文

相关推荐

-

Python多格式文件导入：csv,tsv及txt操作实例

在Python中，Pandas库提供了pd.read_csv()函数来方便地处理这类文件。例如，代码： python student2 = pd.read_csv('d:\Program Files\python3x\Temp\student1.txt', sep='|', index_col='ID') 这里，...
-

Pandas CSV 文件处理教程：读取和操作 CSV 文件

在上面的示例中，我们使用 pd.read_csv() 函数读取名为 nba.csv 的 CSV 文件，然后使用 to_string() 函数将 DataFrame 类型的数据转换为字符串输出。 **Pandas 读取 CSV 文件** Pandas 提供了多种方法来读取...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取iris数据集，将第一行作为列名，并将数据存储到data变量中。 2. 将data中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。 3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试...

def normalize_numeric_data(): global file_path data = pd.read_csv(file_path) numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 请用中文解释每一句代码含义

3. data = pd.read_csv(file_path) - 从指定路径读取一个CSV文件，并将其存储在名为data的pandas DataFrame中。 4. numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) - 选择DataFrame data...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 93, in <module> df = pd.read_csv(config.data_path, index_col=0) AttributeError: 'Config' object has no attribute 'data_path'

如果你已经定义了这个属性，那么可能是因为你没有正确地实例化Config对象，导致程序无法获取到这个属性的值。你需要仔细检查一下你的代码，并且确保你正确地实例化了Config对象，并且传递了正确的参数。

dataframe = pd.read_csv('./international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3) dataset = dataframe.values # 将整型变为float dataset = dataset.astype('float32') #归一化 在下一步会讲解 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) train_size = int(len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:]

首先，您使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取了该文件，并指定了 usecols 参数来选择要使用的列（在这里，选取了第二列）。您还使用了 engine='python' 参数来指定使用 Python 解析引擎。最后，您使用了 ...

使用sklearn中的LogisticRegression类完成红酒分类任务。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握如何使用sklearn提供的LogisticRegression类。 数据集介绍 数据集为一份红酒数据，一共有178个样本，每个样本有13个特征，3个类别，你需要自己根据这13个特征对红酒进行分类，部分数据如下图： 数据获取代码： import pandas as pd data_frame = pd.read_csv('./step3/dataset.csv',

data_frame = pd.read_csv('./step3/dataset.csv') # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_frame.iloc[:, :-1], data_frame.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=...

# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest))

2. 接下来，使用pd.read_csv函数从CSV文件中读取数据，并将其存储在名为data的DataFrame对象中。 3. 通过data.iloc方法，从data中提取特征变量X（列1-14）和目标变量Y（第0列）。 4. 使用train_test_...

# K近邻算法 from sklearn import neighbors # 导包 from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv.", header=None); X = data.iloc[:, 1:14] # 0到124行；1-14列，训练集 Y = data.iloc[:, 0] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3) # 测试集占30% clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='distance') # 实例化对象 训练模型 clf.fit(Xtrain, Ytrain) # 拟合数据 # predict = clf.predict(Ytrain) print("准确率为：", clf.score(Xtest, Ytest)) 什么意思，怎么使用，翻译每一行代码的意思

2. 从CSV文件中读取数据并存储在名为"data"的DataFrame中。该文件中没有标题行，所以设置header参数为None。 3. 从数据中选择特征列（第1到第14列）作为训练集X，选择第0列作为目标变量Y。 4. 使用train_test_split...

请你帮我优化这一串代码：have=pd.read_csv('1_1mean_2.csv',header=None) X=have.iloc[:, 0:-1] #y=have['血糖'].values.astype(int) y=have.iloc[:,-1] X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.8,random_state=1) #决策树 regressor = DecisionTreeRegressor.fit(X_train,y_train) #十折交叉验证模型的性能 print(cross_val_score(regressor, X, y, cv=10)) #预测 y_pred=regressor.predict(X_test) from sklearn import metrics test_err=metrics.mean_squared_error(y_test,y_pred) print("均方误差：",test_err) #metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred) print("正确性：",regressor.score(X_test,y_test)) draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pred)],axis=1); draw.iloc[-100:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[-100:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 plt.show()

have = pd.read_csv('1_1mean_2.csv', header=None) # 划分特征和标签 X = have.iloc[:, 0:-1] y = have.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split...

def emd_processing(input_folder, output_file): # 获取文件夹及其子文件夹中的所有 CSV 文件路径 csv_files = [] for root, dirs, files in os.walk(input_folder): for file in files: if file.endswith(".csv"): csv_files.append(os.path.join(root, file)) # 创建一个字典，用于存储每个列的处理结果 processed_data = {} # 遍历所有 CSV 文件 for file_path in csv_files: # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv(file_path) # 获取第一列数据 column_data = df.iloc[:, 0] # 对第一列进行 EMD 分解处理 emd = EMD() imfs = emd(column_data) # 将分解后的 IMF 数据存储到字典中 for i, imf in enumerate(imfs): new_column_name = f"IMF{i+1}" if new_column_name not in processed_data: processed_data[new_column_name] = [] processed_data[new_column_name].extend(imf) # 将处理后的数据写入新的 CSV 文件的每一列 df_output = pd.DataFrame(processed_data) df_output.to_csv(output_file, index=False) # 设置输入和输出路径 input_folder = currentPath output_file = currentPath # 调用 emd_processing 函数处理数据 emd_processing(input_folder, output_file)

你在这里使用了 emd = EMD() 来创建一个 EMD 类的实例对象。然后，在下一行中，你尝试调用 emd(column_data) 来对 column_data 进行处理。 然而，根据你提供的代码，emd() 函数并没有在你的代码中定义。...

使用Python和causalml中的因果森林模型来处理性别群体间的异质性，可以这样写代码：# 从causalml库中导入因果森林模型 from causalml.inference.meta import CausalForest# 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv')# 将性别转换为数值 data['gender'] = data['gender'].map({'male': 0, 'female': 1})# 将数据集拆分为特征和标签 X = data.drop('label', axis=1) y = data['label']# 创建因果森林模型 cf = CausalForest(n_estimators=100, random_state=1)# 训练模型 cf.fit(X, y)# 计算性别群体间的异质性 heterogeneity = cf.estimate_heterogeneity(X, 'gender')# 输出异质性结果 print(heterogeneity)

train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 实例化模型并训练cf = CausalForest() cf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测y_pred = cf.predict(X_test)

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values # 定义数据处理函数 def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - ...
rar

Python-Live-Search-Sample.rar_python实例

data_frame = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据存储在CSV文件中 result_listbox = tk.Listbox(root) result_listbox.pack() root.mainloop() 在这个例子中，search函数是关键，它处理了用户输入的关键字...

import pandas as pd data = pd.read_csv('gdpcost.csv') import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据拆分成训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data['GDP'].values, data['Cost'].values, test_size=0.2) # 将数据转换为 NumPy 数组并进行标准化处理 train_data = (train_data - np.mean(train_data)) / np.std(train_data) test_data = (test_data - np.mean(train_data)) / np.std(train_data) train_labels =(train_labels - np.mean(train_labels)) / np.std(train_labels) test_labels= (test_labels - np.mean(train_labels)) / np.std(train_labels) # 将数据转换为 NumPy 数组并进行重塑 train_data = train_data.reshape(-1, 1) test_data = test_data.reshape(-1, 1) train_labels = train_labels.reshape(-1, 1) test_labels = test_labels.reshape(-1, 1) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 定义模型 model = Sequential() model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(1,))) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=100, batch_size=32) # 评估模型 loss = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test loss:', loss)请解释每行代码

2. data = pd.read_csv('gdpcost.csv')：从 CSV 文件中读取数据并将其存储在名为 data 的 pandas DataFrame 中。 3. import numpy as np：导入 numpy 库并给它取别名 np。 4. from sklearn.model_selection ...
zip

Python 3.6 读取并操作文件内容的实例.zip_Windows编程_Python_

data = pd.read_csv("data.csv") # 写入CSV文件 data.to_csv("output.csv", index=False) 总之，Python 3.6在Windows编程环境下提供了丰富的文件操作功能，包括读取、写入、追加、查找、替换、分割文本以及...
rar

osa.rar_OSA_judgment_xgboost

osa.py 可能使用pandas库来读取数据，如pd.read_csv()，并使用相应的函数进行预处理。 2. **XGBoost模型**：XGBoost是基于梯度增强决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的实现，它通过不断迭代弱...
zip

ssh.zip_Change_ssh

- 处理文件，如读写和转换：df = pd.read_csv('remote_file.csv')，然后使用to_csv()方法保存转换后的文件。 - 关闭SSH连接：ssh.close() 总的来说，这个压缩包中的ssh.py文件很可能是一个利用Python和SSH...
zip

1.zip_hurst_hurst指数

data = pd.read_csv('1.txt', header=None, index_col=False, delimiter='\t') # 计算hurst指数 h_value = hurst_exponent(data.values) print("Hurst指数:", h_value) 6. **注意事项** 在实际应用中...

最新推荐

recommend-type

pandas读取csv文件,分隔符参数sep的实例

df = pd.read_csv('filename.csv', sep='\t') ``` 这里，`sep='\t'`告诉`pandas`使用制表符作为列分隔符。 然而，当数据中存在与分隔符相同的字符时，可能会导致解析错误。比如，某个字段包含制表符，而你又使用...
recommend-type

python读取csv和txt数据转换成向量的实例

df = pd.read_csv('data_test.csv') vector_data = df.values print(vector_data) print(vector_data.shape) ``` `pd.read_csv`函数会返回一个DataFrame对象，`values`属性可以将DataFrame转换为二维数组（即向量）...
recommend-type

使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

df = pd.read_csv('A.csv') # 提取"Age"列 age_series = df['Age'] ``` `pandas`的DataFrame对象提供了丰富的数据操作接口，可以轻松地完成各种数据处理任务。 总的来说，Python的`csv`模块提供了基本的CSV文件...
recommend-type

vmware workstatiions pro 17.6.1个人使用免费，不用证书直接安装使用

虚拟机vmware workstatiions pro 17.6.1个人使用免费，不用证书直接安装使用
recommend-type

基于Python和Opencv的车牌识别系统实现

资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计" 1. 车牌识别系统概述 车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 2. Python在车牌识别中的应用 Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。 3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。 4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。 5. EasyPR在车牌识别中的应用 EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。 6. 版本信息 在项目中使用的软件环境信息如下： - Python版本：Python 3.7.3 - OpenCV版本：opencv*.*.*.** - Numpy版本：numpy1.16.2 - GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1 以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。 7. 毕业设计的意义 该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。 8. 文件信息 本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。 9. 注意事项 尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

![网络隔离](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/i/200001-300000/270001-280000/277001-278000/277760.tif/_jcr_content/renditions/277760.jpg) # 1. 网络隔离与防火墙策略概述 ## 网络隔离与防火墙的基本概念 网络隔离与防火墙是网络安全中的两个基本概念，它们都用于保护网络不受恶意攻击和非法入侵。网络隔离是通过物理或逻辑方式，将网络划分为几个互不干扰的部分，以防止攻击的蔓延和数据的泄露。防火墙则是设置在网络边界上的安全系统，它可以根据预定义的安全规则，对进出网络
recommend-type

在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
recommend-type

我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依