Полезные заметки для проектов по науке о данных и машинному обучению

В этой статье мы поговорим о некоторых встроенных в python методах, полезных в науке о данных и коде приложений для машинного обучения. Встроенные функции очень важны в языке для выполнения таких задач, как сложение, вычитание, отображение и операции.

В этой статье мы выбрали некоторые встроенные функции, которые могут быть полезны в повседневной работе с кодом на Python.

метод callable()

В python объект, связанный с классами и методами, может вызываться, если он возвращает True или False при вызове. В приведенном ниже примере мы можем вызвать функцию, используя имя функции в виде объекта с круглыми скобками (). Здесь игрушечная функция вызывается, как и любая функция в питоне.

Пример Python:

def toy(toy_name):
    print("Play with", toy_name)
toy

#output:
<function __main__.toy(toy_name)>
def toy(toy_name):
    print("Play with", toy_name)

toy("Chess")

#output:
Play with Chess

Создание объекта для игрушечной функции можно вызвать, потому что мы можем его вызвать.

first_toy = toy
print(callable(first_toy))

#output:
True

print(type(first_toy))

#output:
<class 'function'>

# variables are not callable because it doesn't return anything

sum1 = 2 + 2
print(callable(sum1))

#output:
False

Метод Dict()

Этот метод сохраняет данные в виде пары ключ-значение в виде хэш-таблицы. Основная точка словаря неизменяемых неповторяющихся ключей, чтобы он сопоставлял каждое значение с ключами. Ключи могут быть любого типа данных, т. е. логические, целые, строковые и с плавающей запятой. Если случайно мы сопоставим повторяющиеся ключи, то последний ключ переопределит предыдущий ключ.

Синтаксис показан ниже:

dict_name = {k1:v1,…., kn:vn,}

Различные способы создания пустого словаря

  1. Используя фигурные скобки dict_name = {}
  2. Используя конструктор словаря dict_name = dict()

Пример Python:

Различные способы создания словаря

# 1. With Arguments
dict_arg = dict(arg1 = 2, arg2 = 1)

#output
{'arg2': 1, 'arg1': 2}

# 2. With iterable by using the zip method
dict_iter = dict(zip('i1', 'i2', 'i3'], [23,43,56]))

#output:
{'i1': 23, 'i2': 43, 'i3': 56}

# 3. With Mapping
dict_map = {'pincode':2352, 'state':'city_name'}

#output:
{'pincode': 2352, 'state': 'city_name'}
print(callable(dict))

#output:
True

Из приведенного выше оператора печати мы видим, что словарь является вызываемым, что означает, что его объект может быть вызван. Давайте проверим тип словаря.

print(type(dict))

#output:
<class 'type'>


Метод Divmod()

Этот метод наиболее полезен, когда мы имеем дело с большим количеством операций с числами, т.е. несложными.

Возвращает:
Два значения в формате кортежа, т. е. частное и остаток.

Синтаксис

# num1 is a numerator and num2 is a denominator
divmod(num1, num2)
print(divmod(42, 2))
print(divmod(15, 3))

#output:
(21, 0)
(4, 3)
print(callable(divmod))

#output:
True

Метод Enumerate()

Метод конструктора перечисления полезен в итерируемых элементах. Первым аргументом перечисления должна быть последовательность, а вторым аргументом — начальная точка.

Возвраты:
Кортеж с двумя числами, т.е. первое число является индексом, а второе число является объектом последовательности.

Example:
(0, item[0]), (1, item[1]), (2, item[2])

У нас есть разные типы последовательностей в python, т. е. списки, строки и т. д.

#1. Enumerate with list

list_name = ['HP', 'Apple', 'Tesla']

# define the object of enumerating
enum = enumerate(list_name) 
print(list(enum))

#output:
[(0, 'HP'), (1, 'Apple'), (2, 'Tesla')]

# change the start argument value
# define the object of enumerating
enum = enumerate(list_name, start = 2) 
print(list(enum))

#output
[(2, 'HP'), (3, 'Apple'), (4, 'Tesla')]
# We can use enumerate with for loop to iterate sequence items one-by-one
for index, company_name in enumerate(list_name):
    print(index, company_name)

#output:
0 HP
1 Apple
2 Tesla

Методы All() и Any()

all() и any() не всегда используются в программировании, но играют важную роль между операциями. Есть много сценариев, в которых нам нужно проверить условия истинности во всех последовательностях в случае всех и хотя бы один из них является истинным в случае любого().

Возвращает:
логическое значение.

Пример Python:

# All method examples

# 1. If all items in a sequence are integer

all_list = [7, 23, 45,-34, 9]
print(all(all_list))

#output:
True

# 2. If one of the items in a list is a string

all_list = [7, 23, 'Amit',-34, 9]
print(all(all_list))

#output:
True

# 3. If one of the items is zero or False

all_list = [7, 23, 'Amit',-34, 0]
print(all(all_list))

#output:
False

# 4. If the sequence is empty

all_list = []
print(all(all_list))

#output:
True
# Any method examples

# 1. If all items in a sequence are integer

all_list = [7, 23, 45,-34, 9]
print(any(all_list))

#output:
True

# 2. If one of the items in a list is a string and others are False or zero

all_list = [0, 0, 'Amit', False, 0]
print(any(all_list))

#output:
True

# 3. If only one item is zero or False

all_list = [0]
print(any(all_list))

#output:
False

# 4. If the sequence is empty

all_list = []
print(any(all_list))

#output:
False

Метод Filter()

Метод filter пытается отфильтровать последовательность или итерируемые элементы с помощью вызывающей функции и вернуть элементу значение True или False. Он создает новую последовательность, сохраняя истинные элементы. Мы можем использовать пользовательские функции и лямбда-функции.

Возвращает:
элемент итератора

# 1. When we use a filter with a custom function

def equal_func(x):
    if x == 89:
        return True
    else:
        return False

mylist = [34, 67, 56, 89, 90]
result = filter(equal_func, mylist)
num_list = list(result)
print(num_list)

#output:
[89]

# 2. When we use None in the filter method

mylist = [34, 0, 56, 89, 90, False]
result = filter(None, mylist)
num_list = list(result)
print(num_list)

#output:
[34, 56, 89, 90]

# 3. When using a filter with a lambda function

mylist = [34, 67, 56, 89, 90]
result = list(filter(lambda x: x==89, mylist))
print(result)

#output:
[89]
mylist = [34, 0, 56, 89, 90, False]
result = filter(None, mylist)
num_list = list(result)
print(num_list)

#output:
[34, 56, 89, 90]

Метод Zip()

Метод zip берет количество последовательностей или итераторов и делает их одним кортежем с одним и тем же индексом. Когда мы сжимаем итераторы, они должны быть одинаковой длины.

Возврат:
список кортежей итератора

# 1. Zipping two iterator

lakes = ['Victoria', 'Baikal', 'Huron']
Ocean = ['Pacific', 'Artic', 'Indian']

result = zip(lakes, Ocean)
ziplist = list(result)
print(ziplist)

#output:
[('Victoria', 'Pacific'), ('Baikal', 'Artic'), ('Huron', 'Indian')]

# 2. Zipping two iterators to make a dictionary

lakes = ['Victoria', 'Baikal', 'Huron']
Ocean = ['Pacific', 'Artic', 'Indian']

result = zip(lakes, Ocean)
zipdict1 = dict(result)

print(zipdict1)

#output:
{'Victoria': 'Pacific', 'Baikal': 'Artic', 'Huron': 'Indian'}

Надеюсь, вам понравилась статья. Свяжитесь со мной на моих LinkedIn и twitter.

Рекомендуемые статьи

  1. Наиболее используемые методы NumPy с Python
    2. NumPy: линейная алгебра изображений
    3. Концепции обработки исключений в Python
    4. Pandas: работа с категориальными данными< br /> 5. Гиперпараметры: RandomSeachCV и GridSearchCV в машинном обучении
    6. Полное объяснение линейной регрессии с Python
    7. Полное объяснение логистической регрессии с Python
    8 , Распределение данных с помощью Numpy с Python
    9. 40 самых безумно используемых методов в Python
    10. 20 самых полезных методов быстрого доступа Pandas в Python

Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

  • 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
  • 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
  • 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу