python清除缓存中的数据，python 清空缓存

如何解决pycharm中chapter2_基础报错?

在PyCharm的菜单栏中选择 View（视图）。 从下拉菜单中选择 Tool Windows（工具窗口）。 在 Tool Windows 下拉菜单中，选择 Messages（消息）。

仔细看到第3张图中的错误提示，failed to get the Python codec of the filesystem encoding，很有可能是因为安装或者更新Python之后没有修改环境变量或者说修改之后没有重启电脑。

报错：IndentationError：expected an indented block 分析：缩进错误！解决：你只要在出现错误的那一行，按空格或Tab（但不能混用）键缩进就行。

第一，有可能是只安装了pycharm，没有装anaconda，没有给编辑器添加解释器，所以运行不了代码。第二，有可能是代码错误，如果下边爆红了，而且会有警告等词语，代码也无法运行。

对于这类问题，首先我们要看具体的报错提示，在PyCharm当中，运行Python程序出现错误时，会用红色的英文句子表示。我们看到第3张图片，如下方框所示。

如果长时间等待后仍然无法关闭项目，可以按照以下步骤进行解决： 尝试手动关闭文件。在PyCharm中，有些文件可能被锁定，导致无法关闭项目。可以尝试手动关闭这些文件，然后再关闭项目。

相关问答

Q1: python如何剔除掉一堆数据中离散度比较大的数据

**数据筛选**：首先，考虑是否可以通过筛选掉不必要或不相关的变量来减少数据集的大小。仔细审查每个变量，确定哪些对你的分析或任务不重要，然后将其删除。

替换值 .replace(old， new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

离散，或者其他乱七八糟的分布，标准差大不是一个两个值影响的，而是整体本来就是这样的，标准差本来就大，所以无法剔除偏离度大的数据，如果你的数据是正态的，可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。

数据分析通常包括以下几个步骤：数据收集：获取需要分析的数据，可以是从各种数据源收集数据或者自己采集数据。

对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。

OneHotEncoder方法，从名字上看，与pd.get_dummies()方法是一样的。

Q2: python如何进行内存管理

Python使用垃圾回收机制来管理内存。垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术，它可以自动识别和回收不再使用的内存。Python中的垃圾回收机制有两种方式：引用计数和循环垃圾收集。引用计数是Python中最简单、最基本的内存管理机制。

Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。

关于python内存管理说法正确的有变量不必事先声明；变量无须指定类型；可以使用del释放资源。在python内存管理涉及到一个包含所有python对象和数据结构的私有堆(heap).这个私有堆的管理由内部的python内存管理器保证。

Python采用自动内存管理，即Python会自动进行垃圾回收，不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存，手动释放可以做到实时性，但是存在内存泄露、空指针等风险。

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