1.好学编程：推荐 10 个 Github 热门且实用的做分 Python库！
2.分享几个开源的类g类代Python游戏代码
3.Python程序开发系列聊一聊github的pull request几种合并方式
4.Python代码：递归实现C4.5决策树生成、剪枝、码p码分类
5.使用 Python 代码分析 GitHub 上的做分开源项目
好学编程：推荐 10 个 Github 热门且实用的 Python库！
好学编程特别推荐个在Github上热门且实用的类g类代Python库，它们包括：1. Typer：作为FastAPI的码p码java源码哪里下载升级版，Typer提供了高性能的做分API服务构建工具，便于CLI验证，类g类代支持VSCode等编辑器的码p码代码补全，提升开发效率。做分
2. Rich：将CLI界面变得丰富多彩，类g类代支持彩色输出和多种终端格式，码p码适用于Python 3.6.1及以上版本。做分
3. Dear PyGui：一个强大的类g类代GUI框架，利用GPU技术实现动态、码p码即时的界面，适用于Windows、Linux和macOS。
4. PrettyErrors：简化Python错误信息，提供清晰的RaiDrive源码彩色标注，便于开发者快速定位和修复问题。
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这些库涵盖了API开发、GUI设计、错误处理、配置管理、机器学习、可视化和性能分析等多个领域，能满足不同场景的需求。如果你正在寻找提高编程效率或项目质量的工具，不妨尝试一下。 还有Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops等更多高效库，可点击链接深入了解。期待你发掘更多实用的Python库，持续提升编程技能！分享几个开源的Python游戏代码
以下是一些开源的Python游戏代码分享：
I wanna，源代码链接：pan.baidu.com/s/1DlULys...
提取码：kh2h
Covid-Hero，camunda 源码源代码github地址：github.com/zixinzeng-je...
The Game of Purifier，源代码github地址：github.com/epcm/PURIFIE...
进击的豌豆，源代码链接：pan.baidu.com/s/1YcojAC...
提取码：tsfm
以上游戏均采用Pygame Zero库（简称Pgzero）开发。Pgzero是Pygame的精简版本，能够实现Pygame库的主要功能，同时屏蔽了复杂的细节，对新手十分友好。
若想快速了解Pgzero，可以参考下文：
若要全面系统学习Pgzero，可以参考《趣学Python游戏编程》一书。该书通过十个经典游戏案例，深入浅出地介绍了游戏编程的基本原理，以及Pgzero的具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。
Python程序开发系列聊一聊github的pull request几种合并方式
Python程序开发中的GitHub Pull Request合并方式详解
这是关于GitHub Pull Request（PR）合并的详细讨论，PR在开发流程中扮演着关键角色，用于合并源分支（head）的更改到目标分支（base）。本文将介绍三种常见的合并方式：create merge commit、squash and merge和rebase and merge。heyuiiapp源码 1. Create Merge Commit: 这是最基本的方式，PR中的所有源分支提交（pr_commit_ids）会被同步到目标分支，合并后会生成一个merge commit id，记录这个合并过程。 2. Squash and Merge: 不直接同步提交，而是将源分支的多个提交压缩成一个，形成目标分支上的一个新提交，这个提交代表了整个操作。 3. Rebase and Merge: 通过rebase操作，源分支的每个提交会被逐个应用到目标分支，保持提交历史的线性，不产生单独的merge commit id。 以pulls/和pulls/为例，每个PR都包含特定的commit_id，它们代表源分支的单个提交。merge_commit_id则是合并操作完成后目标分支的最新提交标识。 如果你对Python编程，特别是数据科学领域感兴趣，持续关注『数据杂坛』，upsample源码这里有丰富的原创文章分享，包括Python编程、数据分析、机器学习等，深入浅出的讲解和实用案例，帮助你轻松理解和学习。Python代码：递归实现C4.5决策树生成、剪枝、分类
本文将详细介绍如何使用Python编程实现C4.5决策树分类算法。首先，我们将通过Numpy进行矩阵运算实现这一过程，并提供完整的代码供读者参考和学习。在深入理解算法原理之后，我们将通过一个简单的数据集展示如何生成C4.5决策树，并解释如何利用它对新样本进行分类。### 算法原理
C4.5决策树是对ID3决策树的改进，它采用“信息增益率”而非简单的“信息增益”来选择划分特征，以减少对可取值数目较多的离散特征的偏好。具体选择规则如下：
从候选划分特征中找出信息增益高于平均水平的特征。 在上述特征中，选择信息增益率最高者作为最优划分特征。生成决策树的过程包括自顶向下的递归过程，从根节点开始，根据最优划分特征将数据集分为多个子集，直至满足叶节点条件（如纯度达到某个阈值）。
### 预测新样本的类别
假设我们有一个新样本，例如，特征为 [东, 潮湿, 弱, ]（风向为“东”，湿度为“潮湿”，紫外线指数为“弱”，温度为℃）。通过C4.5决策树，我们可以自上而下地判断其类别。具体步骤如下：
从根节点出发，判断温度是否小于.5℃。 如果温度小于.5℃，进入根节点的右子节点；否则，进入左子节点。 重复以上步骤，直到到达叶节点，该叶节点的类别即为新样本的预测类别。例如，对于上述新样本，如果决策树结构正确，最终可能将其分类为“阴天”。
### 如何生成C4.5决策树
生成C4.5决策树的过程涉及遍历数据集的所有候选特征，计算每个特征的信息增益率，选择最佳特征进行数据集划分。具体步骤包括：
计算信息熵，评估数据集纯度。 对于离散特征，计算信息增益率；对于连续特征，使用二分法确定最佳划分点。 选择信息增益率最高的特征作为当前节点的划分依据。 递归地对子数据集重复上述步骤，直至满足叶节点条件。### 剪枝
为了避免过拟合，C4.5决策树在生成完成后会进行剪枝。剪枝分为“前剪枝”和“后剪枝”，其中“后剪枝”是最常用的方法。通过计算剪枝前后的损失函数，如果剪枝后损失函数降低，则执行剪枝操作，将某些叶节点合并至其父节点。
### 程序代码
完整的Python代码分为两个部分：C决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类；决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。
### 运行示例
使用提供的数据集，通过运行C决策树分类.py文件，可以生成决策树，剪枝决策树，并对新样本进行分类。具体的输出结果将展示决策树结构以及对新样本的预测类别。
### 结语
通过本文的介绍，我们不仅理解了C4.5决策树分类算法的原理和实现，还学会了如何使用Python代码实现这一过程。希望本文能够帮助读者掌握C4.5决策树的构建和应用，为实际数据分类任务提供有效的解决方案。
使用 Python 代码分析 GitHub 上的开源项目
要深入探讨如何利用 Python 代码分析 GitHub 上的开源项目，首先需要理解涉及的关键技术和工具。Python，凭借其强大的功能，通过各种库和 API，如GitHub API，成为处理这项任务的理想选择。
GitHub API 是实现这一目标的关键，通过注册并获取个人访问令牌（PAT），你将获得访问项目数据的权限。在 Python 中，requests 库是处理 API 请求的必备工具，如下面的简单示例所示，它演示了如何使用 requests 和 GitHub 令牌获取仓库的基本信息：
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获取项目数据后，pandas 库在数据分析中发挥关键作用，能帮助处理和分析诸如 stars、forks 和贡献者数量等信息。
对于更高级的分析，如情感分析，可以利用 textblob 库对 issues 和 pull requests 中的用户反馈进行情感倾向的评估，从而洞察社区情绪：
<code>...</code>
总的来说，Python 和 GitHub API 的结合为研究开源项目提供了强大工具，不仅能获取项目信息，还能通过各种分析深入理解项目的受欢迎程度、社区活跃度以及用户反馈的情感倾向。通过不断学习和实践，你可以掌握更多高级分析技巧，进一步发掘开源项目的丰富价值和潜力。