Présentation de l'article：Tutoriel Numpy : Apprenez à créer des tableaux à partir de zéro, vous avez besoin d'exemples de code spécifiques Présentation : Numpy est une bibliothèque mathématique open source pour Python qui fournit un grand nombre de fonctions mathématiques et de structures de données, notamment des tableaux (Arrays). Les tableaux constituent une structure de données très courante et importante dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Il est donc essentiel d'apprendre à créer et à manipuler des tableaux. Ce tutoriel vise à présenter la création de tableaux dans Numpy à partir de zéro pour aider les lecteurs à démarrer rapidement. Importer la bibliothèque Numpy Avant de commencer, nous

2024-02-20 commentaire 0  888

Présentation de l'article：Explication détaillée de la méthode de création de tableaux Numpy Numpy est l'une des bibliothèques de calcul scientifique les plus couramment utilisées en Python. Elle fournit de puissants objets de tableau multidimensionnels et peut effectuer efficacement des calculs numériques et des analyses de données. Lors de l'utilisation de Numpy, l'opération la plus courante consiste à créer un tableau. Cet article présentera en détail la méthode de création de tableau dans Numpy et donnera des exemples de code spécifiques. Création d'un tableau à l'aide de la fonction array() La manière la plus simple de créer un tableau consiste à utiliser la fonction array(). Cette fonction peut accepter une séquence (liste, tuple, etc.

2024-02-18 commentaire 0  827

Présentation de l'article：Python est un excellent langage d'analyse de données car il contient diverses structures de données, modules et outils. Python et ses applications en science des données Python est facile à apprendre et sa syntaxe est relativement simple. Il s’agit d’un langage de science des données populaire car il est puissant et facile à utiliser. Python est un excellent langage d'analyse de données car il contient diverses structures de données, modules et outils. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser Python pour la science des données : Python est un langage très polyvalent. Il peut être utilisé pour diverses tâches de science des données, du prétraitement des données à l’apprentissage automatique et à la visualisation des données. Python est très facile à apprendre. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en informatique pour commencer à utiliser Python pour les données

2023-04-17 commentaire 0  922

Présentation de l'article：Créez tout avec Python : guide du débutant pour libérer la créativité Installez Python et apprenez la syntaxe de base. Créez une calculatrice simple à l'aide de chiffres, d'opérateurs et de boutons égaux. Utilisez Python pour créer des projets allant du traitement de données aux services Web et aux jeux. À mesure que vos compétences s'améliorent, explorez le large éventail de possibilités de Python.

2024-10-11 commentaire 0  1017

Présentation de l'article：La théorie des probabilités et les statistiques mathématiques jouent également un certain rôle dans l'analyse des mégadonnées. Les méthodes d'analyse des caractéristiques telles que le gain d'informations et l'information mutuelle sont toutes des concepts de la théorie de l'information. Algèbre linéaire, cette partie des connaissances mathématiques est également une méthode technique couramment utilisée dans la modélisation et l'analyse du Big Data. Méthode d'optimisation. Mathématiques discrètes.

2019-07-02 commentaire 0  5228

Présentation de l'article：Au cours des dernières années, Python est devenu l’un des langages de programmation les plus populaires car il est facile à apprendre et à utiliser. En tant que programmeur Python, vous constaterez peut-être que vous maîtrisez la syntaxe de base et certains concepts avancés. Cependant, si vous souhaitez écrire des programmes meilleurs et plus efficaces, nous vous recommandons d'apprendre et d'appliquer les structures de données et les algorithmes. Une structure de données est un moyen d'organiser les données pour le stockage et la manipulation. Les structures de données peuvent affecter l’efficacité et les performances du programme. Par exemple, l’utilisation des bonnes structures de données peut accélérer l’exécution de votre programme. souvent

2023-11-22 commentaire 0  911

Présentation de l'article：Je vous recommande, lors de la création d'une solution, de réfléchir nécessairement au contexte de l'énoncé mathématique. À cause de : Cela permet de sauvegarder facilement les limites du projet pendant que vous codez. Il y a plus de possibilités de manœuvre dans l'espace du programme Entropie croisée

2024-12-07 commentaire 0  181

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des données d'entraînement et faire des prédictions ou des décisions concernant de nouvelles données en fonction de ce qu'ils ont appris. Python est un langage de programmation généraliste, interprété et orienté objet. Il est simple, facile à apprendre et puissant, ce qui le rend très adapté à l’apprentissage automatique. Python fournit une multitude de bibliothèques d'apprentissage automatique qui peuvent nous aider à créer facilement des modèles d'apprentissage automatique. Voici un exemple de code pour créer un royaume d'apprentissage automatique à l'aide de Python : #Importez les bibliothèques nécessaires importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 commentaire 0  1220

Présentation de l'article：La notation scientifique est la manière standard de représenter les nombres en sciences et en mathématiques. Cependant, dans certains cas, il peut être plus pratique d'afficher ces nombres au format décimal traditionnel (également appelé format à virgule flottante). Python propose plusieurs méthodes pour convertir la notation scientifique au format à virgule flottante. Représentation à virgule flottante de la notation scientifique en Python Une façon d'afficher la notation scientifique sous forme de nombres à virgule flottante en Python consiste à utiliser la fonction float(). La fonction float() accepte une chaîne en entrée et renvoie un nombre à virgule flottante. Pour convertir un nombre en notation scientifique en virgule flottante à l'aide de la fonction float(), vous transmettez simplement le nombre sous forme de chaîne à la fonction. Les différentes méthodes utilisées pour la notation scientifique en Python sont : Méthode Float Méthode Format

2023-09-04 commentaire 0  1770

Présentation de l'article：Python est un langage de programmation largement utilisé dans les domaines scientifiques, de l'analyse de données et de l'automatisation. Sa syntaxe concise et facile à lire, ses bibliothèques et ses outils riches en font l'outil de choix dans de nombreux domaines professionnels. Cet article explorera l'utilisation de Python dans la science, l'analyse des données et l'automatisation, et fournira des exemples de code spécifiques. Applications de Python dans le domaine scientifique Python est largement utilisé dans le domaine scientifique et peut être utilisé pour des recherches et des expériences dans divers domaines scientifiques tels que la modélisation mathématique, la physique, la biologie, etc. Sa puissante bibliothèque mathématique et

2024-02-19 commentaire 0  900

Présentation de l'article：Fonctions de code d'apprentissage de base Python et programmation fonctionnelle

2016-12-29 commentaire 0  1321

Présentation de l'article：Python入门学习之函数式编程

2016-12-16 commentaire 0  1071

Présentation de l'article：Cet article présente principalement les fonctions mathématiques courantes du module mathématique de Python et répertorie également la priorité des opérateurs. Les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer.

2017-03-13 commentaire 0  3226

Présentation de l'article：L'analyse des données Python nécessite l'apprentissage des opérations de base de la base de données SQL, l'utilisation d'Excel/SQL pour l'analyse et l'affichage des données de base, l'utilisation d'un langage de script pour l'analyse des données, Python ou R, etc.

2019-07-02 commentaire 0  3788

Présentation de l'article：Bonjour, aujourd'hui nous allons créer un premier projet pour vous, débutants dans le domaine des données, afin de pouvoir commencer à créer un portfolio sympa avec tous les outils nécessaires pour travailler avec les données ! Ce projet montre que même si vous êtes débutant

2024-12-23 commentaire 0  412

Présentation de l'article：L'analyse des données est devenue un élément important de la prise de décision et de la planification stratégique des entreprises. Python, un langage de programmation puissant et polyvalent, est devenu l'outil de choix des analystes de données et des data scientists. Cet article approfondira la puissance de Python dans l'analyse des données, de l'acquisition et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation. Récupération et nettoyage des données Python fournit une bibliothèque complète pour récupérer des données à partir de diverses sources, notamment des fichiers, des bases de données et des API. Les trames de données peuvent être facilement lues et traitées à l'aide de la bibliothèque pandas, tandis que la bibliothèque numpy offre des capacités de traitement de tableau efficaces. Le nettoyage des données implique l'identification et la gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et des doublons. dropna, fillna et dupli en Python

2024-02-19 commentaire 0  819

Présentation de l'article：En Python, vous pouvez importer la bibliothèque mathématique via import. Vous pouvez utiliser import math au début du fichier pour importer la bibliothèque mathématique. La bibliothèque mathématique contient des formules mathématiques et nous pouvons utiliser la bibliothèque mathématique pour trouver la valeur d'une expression.

2019-07-03 commentaire 0  23022

Présentation de l'article：Étape débutant : Maîtrisez les bases. Apprenez la syntaxe de base de Python, les types de données et le flux de contrôle. Familiarisez-vous avec NumPy et Pandas pour le traitement et la manipulation des données. Comprenez Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données. Étape intermédiaire : Améliorez les compétences de Scikit-learn. apprentissage de la modélisation et de l'exploration de données Utilisez Jupyter Notebook pour créer des environnements d'analyse de données interactifs Maîtrisez les techniques de prétraitement des données et d'ingénierie des fonctionnalités Étape avancée : Spécialisation Apprenez les algorithmes avancés d'apprentissage automatique tels que les réseaux neuronaux et les machines vectorielles de support Explorez les outils Big Data tels qu'Apache Spark et Hadoop Focus. sur des applications sectorielles spécifiques, telles que la finance ou l'analyse des soins de santé. Étape expert : maîtriser des connaissances spécialisées.

2024-03-16 commentaire 0  504

Présentation de l'article：L'apprentissage de l'analyse de données Python nécessite : Structures de données de programmation de base Python : liste, tuple, dictionnaire, tableau NumPy, trame de données Pandas. Traitement des données : lecture, écriture, nettoyage, exploration, analyse statistique visuelle : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, corrélation. Bases de l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé et non supervisé, évaluation et réglage des modèles Outils de visualisation de données : Matplotlib, Seaborn, Plotly Outils et bibliothèques auxiliaires : Pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook

2024-03-28 commentaire 0  1062

Présentation de l'article：Pour utiliser Python pour l'analyse des données, vous devez d'abord apprendre à utiliser les packages numpy et pandas, car ce sont les outils de base pour l'analyse des données Python. La seconde est de maîtriser les connaissances pertinentes de SQL, des opérations de base d'Excel, etc.

2019-06-12 commentaire 0  4118