AI帮着写，在 Python 开发中，“能跑就行”和“工程化”之间往往只隔着一个合理的目录结构。很多开发者在项目初期随意摆放文件，导致后期出现循环导入、打包困难、路径混乱等问题。本文将从零开始，带你打造一个专业级的 Python 工程，涵盖目录结构、模块导入、开发模式安装，以及 VSCode 的完美配置。

我们以走迷宫小游戏为例开始学习深度学习，迷宫样例原型来自“莫烦PYTHON”，系统的梳理强化学习和Q-learning基础知识，并结合代码实践跟踪行为轨迹和Q-Table。

Pandas高级数据分析快速入门，包括：Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第四篇，基于数据表DataFrame进行数据可视化，绘图包括散点图、柱状图、条形图、直方图、密度图、饼状图、热力图、雷达图等。

我们以走迷宫小游戏为例开始学习深度学习，迷宫样例原型来自“莫烦PYTHON”，系统的梳理强化学习和Q-learning基础知识，并结合代码实践跟踪行为轨迹和Q-Table。

本文是译自griddynamics英文博客，讲述了使用强化学习算法进行客户行为预测分析，案例中详细介绍了客户管理业务及业务数据与强化学习算法中的state、action映射关系，以及实际应用经验。

python开发环境VSCode中隐藏“__pycache__”目录实践

使用pymysql驱动API，出现如下错误：DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during string formatting

做为数据分析、算法研发者，数据分析可视化IT技能一般都比较弱，或者不具备，迫切需求低代码工具，快速把数据分析结果展现给客户，本文从Python可视化工具、Python Web框架等维度对比分析低代码技术方案。

pymgrid是一个开源Python库，用于模拟微型电网的三级控制，允许用户创建或自行选择的微电网。并可以使用自定义的算法或pymgrid中包含的控制算法之一来控制这些微电网（基于规则的控制和模型预测控制）。pymgrid还提供了与OpenAI Gym API相对应的环境，提供了连续和离散动作空间环境，与强化学习算法一起使用，以训练控制算法。pymgrid试图提供简单、直观的API，让用户能够专注

Pandas高级数据分析快速入门，包括：Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第五篇，通过机器学习方法和技术增强特征，使用线性回归算斜率、聚类数据密度算正常状态，以及相关系数等。