ဖြေရှင်းထားသည်- python ကို တစ်မှ ဆယ်အထိ ရေတွက်ပါ။

Python ကို တစ်မှ ဆယ်အထိ ရေတွက်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်သော အဓိက ပြဿနာမှာ နံပါတ်များ၏ အကွာအဝေးကို ကန့်သတ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။ Python တွင် တစ်ခုမှ ဆယ်ခုအထိ ရေတွက်ရန် built-in function မပါဝင်သောကြောင့် ၎င်းကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရပါမည်။ အထူးသဖြင့် အချို့သောပုံစံများတွင် ကိန်းဂဏန်းများကို တိုးမြှင့်ရန် သို့မဟုတ် လျှော့ချရန် လိုအပ်ပါက ၎င်းသည် ပျင်းရိပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ နံပါတ်များကို မှန်ကန်စွာ မထည့်ပါက၊ မှားယွင်းသောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည့် အမှားများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- python သည် ပိုင်ဆိုင်မှုကို null ဖြင့် သတ်မှတ်သည်။

Python တွင် null ဖြင့် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့် အဓိကပြဿနာမှာ ၎င်းသည် မမျှော်လင့်ထားသော အပြုအမူများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ Null တန်ဖိုးများကို နေရာချထားပေးခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်သားပြင်များအဖြစ် မကြာခဏအသုံးပြုကြပြီး ၎င်းတို့ကို ဂုဏ်သတ္တိများအဖြစ် အသုံးပြုသောအခါတွင် ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် အမှားအယွင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပစ္စည်းတစ်ခုအား null ဖြင့် သတ်မှတ်ပါက၊ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးသည် မည်သည့်အရာဖြစ်သင့်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ခက်ခဲပေမည်။ ထို့အပြင်၊ ပြင်ပအချက်တစ်ခုကြောင့် (အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုကဲ့သို့) ကြောင့် မမျှော်လင့်ဘဲ ပြောင်းလဲသွားပါက၊ ၎င်းသည် မမျှော်လင့်ထားသောရလဒ်များ သို့မဟုတ် ပိုင်ဆိုင်မှုအပေါ် မှန်ကန်စွာသတ်မှတ်ထားသည့်ကုဒ်တွင် အမှားအယွင်းများဖြစ်စေနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- အွန်လိုင်း python compiler

အွန်လိုင်း Python compilers များနှင့် ပတ်သက်သည့် အဓိက ပြဿနာမှာ ၎င်းတို့သည် အင်္ဂါရပ်များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များ ကန့်သတ်ချက်များ မကြာခဏ ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် Python ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းကို မပံ့ပိုးနိုင်သလို သို့မဟုတ် ဘာသာစကားတွင်ရရှိနိုင်သည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် မော်ဂျူးအားလုံးကို အသုံးပြုခွင့်မပေးပေ။ ထို့အပြင်၊ ကွန်ရက် latency သို့မဟုတ် အခြားအချက်များကြောင့် အွန်လိုင်း compilers များသည် နှေးကွေးပြီး အားကိုးမရနိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ အွန်လိုင်း compilers များသည် သုံးစွဲသူဒေတာ သို့မဟုတ် စနစ်များကို ထိခိုက်နိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိသော ကုဒ်ထိုးခြင်းတိုက်ခိုက်မှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဝန်ဆောင်မှုများကို သတိပေးခြင်းမရှိဘဲ ရပ်ဆိုင်းထားနိုင်သောကြောင့် အွန်လိုင်း compiler သည် အချိန်နှင့်အမျှ ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဟု အာမခံချက်မရှိပါ။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- python ရှိ ကောက်နုတ်ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများအတွက် ကုဒ်များ

Python ရှိ ကောက်နုတ်ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများအတွက် ကုဒ်များနှင့် ပတ်သက်သည့် အဓိကပြဿနာမှာ ၎င်းသည် ရလဒ်များကို နားလည်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ Python သည် အစွမ်းထက်သောဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ကောက်ကြောင်းကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများအတွက် အသုံးပြုသည့်ကုဒ်ကို ဖတ်ရှုနားလည်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ Python တွင် ကောက်ချက်ချသည့်စာရင်းအင်းများအတွက် ရရှိနိုင်သော မတူညီသော ပက်ကေ့ခ်ျများစွာရှိပါသည်၊ ၎င်းသည် သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မှန်ကန်သောတစ်ခုကို ရွေးချယ်ရန်ခက်ခဲစေပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဤပက်ကေ့ဂျ်အချို့သည် အခြားသူများကဲ့သို့ ခေတ်ပေါ် သို့မဟုတ် စိတ်ချရမည်မဟုတ်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကို အသုံးမပြုမီ သုတေသနပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- python တွင် array များဘာတွေလဲ။

Python ရှိ array များနှင့် ပတ်သက်သော အဓိက ပြဿနာမှာ ၎င်းတို့သည် အရွယ်အစား ကန့်သတ်ထားပြီး ဖန်တီးပြီးသည်နှင့် အရွယ်အစားကို ချိန်ညှိ၍မရသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် array တစ်ခုမှ အစိတ်အပိုင်းများကို ထည့်ရန် သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားရန် လိုအပ်ပါက၊ သင်သည် အလိုရှိသော အရွယ်အစားဖြင့် array အသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး array အဟောင်းမှ element များကို အသစ်တစ်ခုသို့ ကူးယူရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ arrays များသည် data type တစ်ခု၏အရာများကိုသာ သိမ်းဆည်းနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် မတူညီသောအမျိုးအစားများ၏ item များကိုသိမ်းဆည်းရန်လိုအပ်ပါက၊ lists သို့မဟုတ် dictionaries ကဲ့သို့သော အခြားသော data structures များကို အသုံးပြုရပါမည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- matplotlib boxplot သည် outliers များ၏ အရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲသည်။

matplotlib boxplot ၏ outliers အရွယ်အစားပြောင်းလဲမှုနှင့် ပတ်သက်သော အဓိကပြဿနာမှာ ဒေတာ၏ အမြင်အာရုံကို ပုံပျက်သွားစေနိုင်သည်။ Outliers များသည် ပုံမှန်တန်ဖိုးများ၏ အကွာအဝေးအပြင်ဘက်တွင်ရှိသော အမှတ်များဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ သို့မဟုတ် ကွဲလွဲချက်များ၏ အရေးကြီးသော ညွှန်ပြမှုများ ဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့၏ အရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အမှန်တကယ်ထက် ပို၍ သို့မဟုတ် နည်းပါးကြောင်း သိသာထင်ရှားစွာ ပေါ်လွင်စေနိုင်ပြီး ဒေတာနှင့် ပတ်သက်၍ မှားယွင်းသော ကောက်ချက်ချမှုများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းခဲ့သည်- အစက်အောက်ပိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်း

အစက်အောက် လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့် အဓိကပြဿနာမှာ စာလုံးများမှလွဲ၍ အခြားအက္ခရာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်း မရှိပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ သင့်တွင် နံပါတ်များ၊ သတ်ပုံသတ်ပုံ သို့မဟုတ် အခြား အထူးအက္ခရာများပါသော စာကြောင်းတစ်ခုရှိပါက၊ အစက်အောက်ပိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် ၎င်းတို့အား စာလုံးအသေးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် တူညီသောအက္ခရာ၏ စာလုံးအကြီးနှင့် အသေးဗားရှင်းများကို ကွဲပြားသည်ဟု အသိအမှတ်မပြုပါ။ ဥပမာအားဖြင့် “A” နှင့် “a” နှစ်ခုလုံးကို “a” အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားမည်ဖြစ်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းချက်- မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုမဆို ၎င်းအမည်ကို စာကြောင်းအဖြစ် မည်သို့ခေါ်မည်နည်း။

string အဖြစ် အမည်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို ခေါ်ဆိုခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့် အဓိက ပြဿနာမှာ လုံခြုံရေး အားနည်းချက်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် ကုဒ်ကို အန္တရာယ်ရှိသော အသုံးပြုသူများမှ ခြယ်လှယ်နိုင်ပြီး၊ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ကုဒ်ကို စာကြောင်းအတွင်းသို့ ထည့်သွင်းကာ ၎င်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား အရေးကြီးသောဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဆာဗာပေါ်တွင် အန္တရာယ်ရှိသောကုဒ်ကိုပင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကုဒ်ကို ၎င်း၏ရင်းမြစ်သို့ အလွယ်တကူ ခြေရာခံ၍မရသောကြောင့် အမှားရှာပြင်ရာတွင် ခက်ခဲစေသည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ဖြေရှင်းထားသည်- Python NumPy asfortranarray Function Syntax

Python NumPy asfortranarray function syntax နှင့်ပတ်သက်သော အဓိကပြဿနာမှာ Python ဗားရှင်းအားလုံးနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် Python ၏ ဗားရှင်းဟောင်းကို အသုံးပြုနေပါက၊ သင်သည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို မှန်ကန်စွာ အသုံးပြုနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အချို့ကိစ္စများတွင် မရရှိနိုင်သည့် သီးခြား array တည်ဆောက်မှုတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်အတွက် syntax ကို နားလည်ရန်နှင့် မှန်ကန်စွာအသုံးပြုရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်