Ang mga matrice ay isang pangunahing bahagi ng maraming mga gawain sa computational sa iba't ibang larangan, kabilang ang agham ng data, machine learning, at graphics. Sa Python, ang sikat na numerical library na NumPy ay nagbibigay ng maginhawang paraan upang maisagawa ang matrix multiplication gamit ang matmul function. Sa artikulong ito, tatalakayin natin ang matmul shorthand sa NumPy, ang functionality nito, at ang pagpapatupad nito sa iyong Python code.
Sawa
May kakaunting ipakilala sa Python. Ito ay kilala ng lahat ng mga developer.
Ang anumang gusto mo ay maaaring gawin sa Python at ito, kasama ang pagiging simple at simple nito, ay ginawa itong isa sa mga star programming language ngayon. Ito ay isang malakas na na-type na object-oriented na wika kung saan ito ay lalong mahalaga upang mapanatili ang pagiging madaling mabasa ng code.
Ito ang pangunahing wika sa data science, machine learning, deep learning, at lahat ng nauugnay.
Ngunit maaari ka pa ring bumuo ng mga web application, o anumang iba pang tool na maiisip mo.
May mga bookstore para sa lahat!!!
Sa seksyong ito, malulutas namin ang ilan sa mga pangunahing problema na madalas na kinakaharap ng developer ng Python. Sa ganitong paraan ang paraan upang maging isang ninja dev sa python ay sigurado.
Nalutas: Python NumPy asfarray Function Syntax
Python NumPy asfarray Function: Isang Malalim na Pagtingin
Ang NumPy ay isang mahusay na library para sa numerical computing sa Python, at mayroon itong magkakaibang hanay ng mga function upang gawing madali para sa mga developer na magsagawa ng mga kumplikadong operasyon sa mga array. Ang isang ganoong function ay ang asfarray function, na ginagamit upang i-convert ang isang input sa isang floating-point array. Sa artikulong ito, tutuklasin natin ang syntax ng asfarray function, titingnan kung paano ito magagamit sa iba't ibang mga sitwasyon, at magbibigay ng sunud-sunod na paliwanag ng code. Bukod pa rito, tatalakayin natin ang mga nauugnay na aklatan at mga function na maaaring makatulong kapag nakikitungo sa mga katulad na problema.
Solved: baguhin ang laki ng imahe at ilagay ito sa numpy array opencv
Sa modernong mundo, ang mga imahe ay isang mahalagang bahagi ng komunikasyon at teknolohiya. Sa mga pagsulong sa artificial intelligence, machine learning, at computer vision, naging lalong mahalaga na maunawaan kung paano mabisang iproseso at manipulahin ang mga larawan. Tinatalakay ng artikulong ito ang isang laganap na problema – ang pagbabago ng laki ng mga larawan at paglalagay ng mga ito sa isang array ng NumPy gamit ang OpenCV, isang sikat na Open-Source Computer Vision Library. Magpapalalim tayo, magbibigay ng isang sistematikong diskarte, na nagpapaliwanag sa code nang sunud-sunod habang binabanggit ang mga aklatan at mga function na kasangkot, at ang kanilang kahalagahan sa problemang kinakaharap.
Nalutas: pytorch dataloader sa numpy array
Ang PyTorch ay isang sikat na open-source machine learning library para sa Python na nag-aalok ng malawak na hanay ng mga kakayahan, kabilang ang tensor computations na may malakas na GPU acceleration at deep learning functionality. Ang isa sa mga pangunahing tampok nito ay ang DataLoader, na nagbibigay-daan sa madali at mahusay na pag-load at preprocessing ng malalaking dataset para sa malalim na mga gawain sa pag-aaral. Sa artikulong ito, tutuklasin natin kung paano i-convert ang isang PyTorch DataLoader sa isang array ng NumPy, pati na rin tatalakayin ang mga nauugnay na function at library na maaaring mapadali ang prosesong ito.
Ang pangunahing layunin dito ay makakuha ng NumPy array mula sa dataset na ibinigay ng isang PyTorch DataLoader. Ang solusyon sa problemang ito ay maaaring makamit sa pamamagitan ng pag-ulit sa pamamagitan ng DataLoader at pagsasama-sama ng data sa isang array ng NumPy. Susuriin din namin ang sunud-sunod na pagpapatupad ng paraang ito, at susuriin nang mas malalim ang ilang nauugnay na functionality at library na kasangkot sa prosesong ito.
Nalutas: pag-update ng file nang maraming beses sa mga panda
Ang pag-update ng file nang maraming beses sa Pandas ay isang mahalagang pangangailangan habang nagtatrabaho sa malalaking dataset sa larangan ng pagsusuri ng data, pagmamanipula ng data, at paglilinis ng data. Ang Pandas ay isang malawakang ginagamit na library ng Python na nagbibigay ng madaling gamitin na mga istruktura ng data at mga tool sa pagsusuri ng data na nagbibigay-daan sa mga user na makitungo sa iba't ibang mga format ng file tulad ng CSV, Excel, at SQL database.
Ang pangunahing problema na tututukan namin sa pagtugon sa artikulong ito ay kung paano mag-update ng file nang maraming beses gamit ang library ng Pandas sa Python. Kabilang dito ang pagbabasa ng data, paggawa ng mga kinakailangang pagbabago o pagbabago, at pagkatapos ay isulat ang data pabalik sa file. Susuriin natin ang bawat bahagi ng proseso, ipinapaliwanag ang kasangkot na code, at tatalakayin ang ilang library at function na nauugnay sa problemang ito.
Nalutas: kung paano mag-install ng mga panda sa python sa pamamagitan ng git
Sa mundo ngayon, ang pagharap sa data ay naging isang mahalagang kasanayan para sa mga developer at analyst. Ang isang makapangyarihang aklatan na tumutulong sa pagsasagawa ng pagsusuri ng data ay pandas, na binuo sa ibabaw ng Python programming language. Sa artikulong ito, titingnan natin kung paano mag-install ng mga panda sa Python gamit pumunta, unawain ang paggana ng library, at tuklasin ang iba't ibang function na tutulong sa aming mga gawain sa pagsusuri ng data. Kaya, sumisid tayo dito.
Nalutas: Fernet%3A Hindi ma-decrypt ang mga string na naka-save sa csv na may mga pandas
Ang Fernet ay isang symmetric encryption library sa Python na nagbibigay ng secure at madaling gamitin na encryption para sa sensitibong data. Ang isang karaniwang kaso ng paggamit para sa Fernet ay ang pag-encrypt ng data bago ito iimbak sa isang CSV file, na tinitiyak na ang mga awtorisadong partido lamang ang makaka-access nito. Gayunpaman, ang pag-decrypt ng mga naka-encrypt na string na ito sa isang CSV file ay maaaring medyo nakakalito, lalo na kapag gumagamit ng Pandas library.
Sa artikulong ito, tatalakayin natin ang solusyon sa problema ng pag-decryption ng mga string na naka-save sa isang CSV file gamit ang Fernet at Pandas. Magbibigay kami ng sunud-sunod na paliwanag ng code, at susuriin namin ang mga nauugnay na function at library na kasangkot sa proseso.
Solved: inilipat ng python pandas ang huling column sa unang pwesto
Ang pandas library ng Python ay isang malakas at maraming nalalaman na library para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, lalo na kapag nagtatrabaho sa tabular data sa anyo ng mga dataframe. Ang isang karaniwang operasyon kapag nagtatrabaho sa mga dataframe ay ang muling pagsasaayos ng pagkakasunud-sunod ng column upang umangkop sa mga partikular na pangangailangan. Sa artikulong ito, tututukan natin kung paano ilipat ang huling column sa unang posisyon sa isang pandas dataframe. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag gusto mong bigyan ng pansin ang mga partikular na column, lalo na kapag ang dataset ay may malaking bilang ng mga column.
Solved: kung paano i-convert ang salita sa numero sa python pandas
Sa mundo ngayon, ang pagmamanipula at pagsusuri ng data ay naging isang mahalagang bahagi ng iba't ibang industriya. Ang isang ganoong gawain na kadalasang nangyayari ay ang pag-convert ng mga salita sa mga numero sa mga dataset. Tatalakayin ng artikulong ito kung paano magagamit ang makapangyarihang library ng Python, ang mga panda, upang maisagawa ang gawaing ito nang mahusay. Susuriin namin ang mga hakbang, code, at mga konseptong kasangkot sa paglutas ng problemang ito, na tinitiyak na naiintindihan mo ang proseso at maipapatupad mo ito nang madali.