在数据驱动的当今时代，Python凭借简洁的语法和强大的库支持，已成为数据分析领域不可或缺的核心工具，让复杂的数据处理和可视化工作变得高效便捷。对于数据分析师和开发者而言，掌握Python的数据处理技巧，是提升工作效率、挖掘数据价值的关键。

下图展示了一个有趣的现象：在法国斗牛犬的图像上添加一小块对抗性补丁后，VGG分类器竟然以极高的置信度将其判定为足球。Grad-CAM可视化清楚地显示，模型的注意力完全从狗身上转移到了那块补丁——一个精心构造的小扰动就足以劫持整个决策过程。

摩根大通AWM（财富与资产管理）负责人Mary Callahan Erdoes就要求全体员工都必须接受Python培训，且是作为长期开展的培训项目（Long-Standing use of Training）。

本项目利用 Python 的 scrapy 框架爬取 链家网 的上海市租房信息，利用 pandas 、 numpy 、 matplotlib 、 seaborn 、 folium 、 wordcloud 等库进行数据分析和可视化，通过 one-hot 编码和文本特征提取出120个训练特征，搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。

首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致 ...

一次重构，让我处理DataFrame条件逻辑的速度提升了4倍。还记得那个周五的下午，我盯着屏幕上这段代码发呆：df["category"] = np.where(df["score"] > 90, "A", np.where(df["score"] ...