ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းလောကတွင်၊ ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်များသည် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသောအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့အား GUI အပလီကေးရှင်းများကို အလွယ်တကူဖန်တီးနိုင်စေသည့် Python ရှိ လူကြိုက်များသောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုမှာ **Tkinter** ဖြစ်သည်။ ယနေ့တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Tkinter ခလုတ်ကို မည်သို့ဖန်တီးရမည်ကို လေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကိုနှိပ်လိုက်သည့်အခါ အညွှန်းတစ်ခုပြသမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်၏ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပြီး သီးခြားလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များ၏ အသုံးပြုမှုနှင့် အရေးပါမှုတို့ကို လေ့လာပါမည်။
Python SourceTrail
ဖြေရှင်းထားသည်- တင်သွင်းရက်စွဲဖော်မတ်မတ်
ရက်စွဲများနှင့်အတူအလုပ်လုပ် ပရိုဂရမ်းမင်း ဂေဟစနစ်တိုင်းတွင် ဘုံအလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် ဖြစ်ရပ်များကို မှတ်တမ်းတင်နေသည် သို့မဟုတ် အချိန်ဗဟိုပြု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ လုပ်ဆောင်နေသည်ဖြစ်စေ Python တွင် ရက်စွဲများကို ကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ဖော်မတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ မြင့်မားသည်။ ရက်စွဲဖော်မတ်တာသည် အဆိုပါအလုပ်များအတွက် အလွန်အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ရက်စွဲနှင့်အချိန်အရာဝတ္တုများကို string ကိုယ်စားပြုမှုအမျိုးမျိုးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် လွယ်ကူသောနည်းလမ်းကိုပေးစွမ်းသောကြောင့် ရက်စွဲများကိုမည်သို့ပြသနိုင်သည် သို့မဟုတ် အသုံးပြုရာတွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- choropleth မြေပုံပေါ်တွင် အညွှန်းထည့်ပါ။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ choropleth မြေပုံများသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်သောပုံစံဖြင့် နားလည်ရလွယ်ကူသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် choropleth မြေပုံများသည် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ choropleth မြေပုံသည် သီးခြားကိန်းရှင်၏တန်ဖိုးအရ ဧရိယာများကို အရောင်ခြယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပုံစံပြုလုပ်ထားသည့် အကြောင်းအရာအလိုက် မြေပုံအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမြေပုံများကိုဖန်တီးရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ကိုယ်စားပြုဖော်ပြသည့်အချက်အလက်များကို အသုံးပြုသူများနားလည်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် အညွှန်းများထည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ Python ကို အသုံးပြု၍ choropleth မြေပုံများတွင် အညွှန်းများထည့်ခြင်းအတွက် အဖြေတစ်ခုကို ရှာဖွေပါမည်။
ဖြေရှင်းချက်- စနစ်အမိန့်ကို လုပ်ဆောင်ပါ။
ယနေ့ခေတ် လျင်မြန်သောကမ္ဘာတွင်၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့သည် မျဉ်းကွေး၏ရှေ့တွင်ရှိနေရန် သော့ချက်ဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်သည် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ Python ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများမှတစ်ဆင့် စနစ်အမိန့်ပေးချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် Python ကို အသုံးပြု၍ စနစ်အမိန့်ပေးချက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်တွင် သင့်အား လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ အရင်းခံကုဒ်သို့ ဝင်ရောက်ကာ သက်ဆိုင်ရာ စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- အမည်အလွှာများ
ဤအကြောင်းအရာရှိ အမည်အလွှာများသည် ကုဒ်လုပ်ရာတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသော အဖွဲ့အစည်းဖွဲ့စည်းပုံကို ရည်ညွှန်းသည်။ကုဒ်များကို ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်စေရန်၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားပြီး နားလည်ရလွယ်ကူစေရန်။ ၎င်းတို့၏စီစဉ်ထားသောစနစ်တကျဖွဲ့စည်းပုံကြောင့် အမည်အလွှာများသည် ကုဒ်လုပ်ဆောင်မှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ Python တွင် နာမည်အလွှာများ မည်သို့အလုပ်လုပ်ပုံအကြောင်း အပြည့်အစုံနားလည်ရန်၊ ပြဿနာ၏ အရင်းမြစ်သို့ စေ့ငုကြည့်ကြပါစို့။
ဖြေရှင်းထားသည်- စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် keras မော်ဒယ်ကို မည်သို့တင်ရမည်နည်း။
Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် Keras Deep Learning framework တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့်၊ အထူးသဖြင့် သင်၏မော်ဒယ်သည် စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင် မော်ဒယ်ဖွင့်ခြင်းတွင် ပါ၀င်သော ရှုပ်ထွေးမှုများကို နားလည်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား ဤစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ကျော်လွှားရမည်ကို လမ်းညွှန်ထားပြီး သင်၏ Keras မော်ဒယ်ကို စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောင်မြင်စွာတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Keras၊ အဆင့်မြင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API သည် TensorFlow သို့မဟုတ် Theano ၏ထိပ်တွင်အသုံးပြုရန်အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး modular ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် လူသိများသည်။ သို့သော် ၎င်း၏ရိုးရှင်းသော်လည်း၊ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို တင်ခြင်းကဲ့သို့ အချို့သောအလုပ်များကို နားလည်ရန်မှာ အလွန်ခက်ခဲပါသည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- adam optimizer keras သင်ယူမှုနှုန်းကို ကျဆင်းစေပါသည်။
သေချာပါတယ်၊ ဆောင်းပါးနဲ့စလိုက်ရအောင်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် နည်းပညာ၏ အရေးပါသောကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်လာပြီး Adam Optimizer ကဲ့သို့သော ကွဲပြားခြားနားသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အခမဲ့ open source Python စာကြည့်တိုက် Keras သည် ထိရောက်သော ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုစာကြည့်တိုက်များ Theano နှင့် TensorFlow ကို ခြုံငုံထားသည်။
ဖြေရှင်းခဲ့သည်- မသေခင်ကြံစည်မှု
အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Python တွင် စက်သင်ယူမှုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် ကျယ်ပြန့်သော နယ်ပယ်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း၏ နစ်မြုပ်မှုအတိမ်အနက်သို့ ကျွန်ုပ်တို့ မပါဝင်မီ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ မည်သည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် နီးစပ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဦးနှောက်ကဲ့သို့ပင် အာရုံခံဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် လုပ်ငန်းစဉ်မှတစ်ဆင့် အာရုံခံအချက်အလက်များကို 'မမြင်ရ' သည့် အသွင်အပြင်ကို ကောက်ယူသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုကို ဖန်တီးပေးသည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- keras.datasets မော်ဂျူးမရှိပါ။
Keras.datasets သည် Python ရှိ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် CSV၊ JSON နှင့် Excel ဖိုင်များကဲ့သို့ ဘုံဒေတာဖော်မတ်များအတွက် ပံ့ပိုးမှုပါဝင်သည့်အပြင် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများပါဝင်သည်။