Публикации по теме 'python'
7 шпаргалок по науке о данных, которые я хотел бы знать раньше (как новичок)
Как новичок в науке о данных на основе Python, вам может быть интересно, как изучить и понять ключевые концепции и библиотеки языка.
Теперь пришло время получить доступ к полезным шпаргалкам, которые могут вам очень помочь.
Что такое шпаргалки?
Шпаргалки — это краткие краткие справочники, которые обеспечивают быстрый и эффективный способ изучения и повторения ключевых понятий.
Они особенно полезны для новичков в науке о данных, поскольку предоставляют подробный обзор различных..
Решение проблем Neetcode 150 (Сегодняшняя проблема : те же деревья)
Сегодня мы собираемся решить ту же задачу о деревьях, где вам даны два бинарных дерева, и мы должны сравнить их и посмотреть, идентичны ли они или нет.
Имея корни двух бинарных деревьев p и q , напишите функцию, проверяющую, совпадают ли они или нет.
Два бинарных дерева считаются одинаковыми, если они структурно идентичны, а узлы имеют одинаковое значение.
Input: p = [1,2,3], q = [1,2,3]
Output: true
Input: p = [1,2,1], q = [1,1,2]
Output: false
class TreeNode:
def..
Создание пакетов Python для реального мира: как работать с двоичными расширениями
При создании пакета колеса Python одним из важнейших решений является необходимость включения двоичных расширений. Но что такое бинарные расширения и почему они важны?
Что такое бинарные расширения?
Двоичные расширения — это скомпилированные модули, написанные на языках более низкого уровня, таких как C или C++, которые можно импортировать и использовать в сценарии Python. Они часто используются для повышения производительности кода Python, предоставляя способ вызова функций,..
Как построить графики вулканов, используя Plotly для количественного анализа данных Omics
Графики вулканов - один из первых и наиболее важных графиков, которые нужно строить для анализа набора данных omics. Построив диаграмму рассеяния -log10 (скорректированное значение p) против значений log2 (кратное изменение), пользователи могут быстро визуализировать распределение и идентичность генов или белков, которые экспрессируются наиболее дифференциально.
Гены с наибольшими кратными изменениями и значительными p-значениями также являются идеальными мишенями для валидации и..
День 04 - [Структура данных] Двоичное дерево поиска
Код доступен ЗДЕСЬ
Сегодня давайте углубимся в BST.
Я написал основную функцию BST в классе TreeNode, отличную от кода в day03 , который находится в классе BinarySearchTree. Оба варианта приемлемы .
Примечание . BST не может содержать повторяющиеся данные
Как удалить BST:
Прежде всего, найдите целевой ключ, который мы хотим удалить, используя аналогичный метод с поиском и вставкой.
Во-вторых, удалите целевой узел! Есть 3 варианта обработки:
1- У удаляемого узла..
Основы Numpy — 3
Продолжая последний пост о Numpy, давайте рассмотрим еще несколько нюансов в использовании функций массива Numpy.
np.zeros : возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.
import numpy as np
a = np.zeros((2, 3), dtype=np.int32)
print(a)
# Output:
# [[0 0 0]
# [0 0 0]]
np.ones : возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
import numpy as np
a = np.ones((2, 3), dtype=np.int32)
print(a)
# Output:
# [[1 1 1]
# [1 1 1]]..
Pandas Melt: ярлык для очистки данных
Этот метод поможет вам поместить ваши данные в аккуратный формат.
Многие алгоритмы Data Science ожидают получения данных в аккуратном формате.
Под аккуратными данными я подразумеваю следующее:
У каждой переменной должен быть свой столбец.
У каждого наблюдения должна быть своя строка.
У каждого значения должна быть своя ячейка.
Итак, зная, что мы продвигаемся вперед, представляем простой пример данных, которые не являются аккуратными. Это происходит, когда у нас есть..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..