后端框架是指用于開(kāi)發(fā)服務(wù)器端應(yīng)用程序的軟件庫(kù)或工具集。后端框架可以提供各種功能，如路由、數(shù)據(jù)庫(kù)連接、身份驗(yàn)證、模板引擎等，從而簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)過(guò)程。目前，市場(chǎng)上有許多流行的后端框架，如Node.js、Django、Spring Boot、Laravel等。那么，這些框架有什么優(yōu)缺點(diǎn)呢？哪一個(gè)才是你的最佳選擇呢？本文將對(duì)比分析幾個(gè)主流的后端框架，幫助你做出明智的決策。

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

很多小伙伴們?cè)趧偨佑| python 的時(shí)候會(huì)了解到 python 的一個(gè)特點(diǎn)：他是一門(mén)弱類(lèi)型語(yǔ)言。然后陷入沉思：沒(méi)有了變量聲明，那么 python 要怎么定義變量呢？python 的變量又該如何使用呢？接下來(lái)就讓小編來(lái)告訴你。

NumPy（Numerical Python）是Python語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。NumPy是科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)，許多其他著名的科學(xué)計(jì)算庫(kù)如Pandas，Scikit-learn等都要用到NumPy庫(kù)的一些功能。

KNN算法,又叫K近鄰分類(lèi)算法，是數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)技術(shù)中最簡(jiǎn)單的方法之一。所謂K最近鄰，就是K個(gè)最近的鄰居的意思，說(shuō)的是每個(gè)樣本都可以用它最接近的K個(gè)鄰近值來(lái)代表。近鄰算法就是將數(shù)據(jù)集合中每一個(gè)記錄進(jìn)行分類(lèi)的方法。我們?cè)跇颖緮?shù)據(jù)有缺失需要填充的時(shí)候，可以使用K近鄰算法來(lái)訓(xùn)練一個(gè)模型，然后讓其預(yù)估缺失值，這就是python通過(guò)knn來(lái)填充缺失值的方法，那么具體怎么操作呢？請(qǐng)接著往下看：

在numpy中，我們可以使用array作為一個(gè)數(shù)組（或者稱(chēng)為列表）的容器。列表獲取一個(gè)元素的下標(biāo)相信各位小伙伴都清楚該如何操作，但是numpy的array怎么獲取元素的下標(biāo)有些小伙伴可能就不太了解了，接下來(lái)我們就來(lái)介紹python獲取array的下標(biāo)是怎么操作的吧。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)通常作為學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問(wèn)題相聯(lián)系，不同的場(chǎng)景運(yùn)用的損失函數(shù)也不相同，今天小編就帶來(lái)了pytorch中常用的一些損失函數(shù)及其用法說(shuō)明，趕快收藏起來(lái)吧。

什么是python?Python是算計(jì)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)語(yǔ)言，即編程語(yǔ)言你可以聽(tīng)到過(guò)很多種，比如很難學(xué)習(xí)的C語(yǔ)言,非常流行的java語(yǔ)言,網(wǎng)頁(yè)編程語(yǔ)言js等等,還有各種叫不出來(lái)的語(yǔ)言,那么什么是python語(yǔ)言呢？

在系統(tǒng)地學(xué)習(xí)完python后回過(guò)頭來(lái)看python變量，小編又有了不一樣的感悟。今天我們?cè)俅螐母讓拥慕嵌葋?lái)看python變量，從內(nèi)存地址來(lái)分析python變量的行為?？纯茨懿荒艿玫揭恍└幸饬x的知識(shí)。