Py0101en kiến ​​thức cơ bản về python cho khoa học dữ liệu

2. Sau khi áp dụng phương pháp sau, L. append[[‘a’,’b’]], danh sách sau sẽ chỉ còn một phần tử

- ĐÚNG VẬY

3. Bạn có thể có bao nhiêu phần tử trùng lặp trong một tập hợp?

— 0, bạn chỉ có thể có một phần tử duy nhất trong một tập hợp

4. >>>Xem xét từ điển Python sau. Dict={“A”. 1,”B”. ”2”,”C”. [3,3,3],”Đ”. [4,4,4],'E'. 5,'F'. 6} , kết quả của hoạt động sau đây là gì. Đọc chính tả [“D”]

— [4,4,4]

5. Sự khác biệt quan trọng giữa danh sách và bộ dữ liệu là gì?

- Danh sách là bộ dữ liệu có thể thay đổi không

Học phần 3 Nguyên tắc cơ bản về lập trình Python. -

  1. Đầu ra của các dòng mã sau đây là gì

x=1

nếu [x. =1]

in ['Xin chào']

khác

in['Xin chào']

in['Mike']

- Chào Mike

2. Đầu ra của một vài dòng mã sau đây là gì?

A=[‘1’,’2',’3']

cho một trong A

in[2*a]

— ‘11’ ‘22’ ‘33’

3. Xét hàm Delta, khi nào hàm trả về giá trị 1

chắc chắn Delta[x]

nếu x==0

y=1;

khác

y=0;

trở lại[y]

— Khi đầu vào là 0

4. Cách chính xác để sắp xếp danh sách 'B' bằng phương thức là gì, kết quả sẽ không trả về danh sách mới, chỉ cần thay đổi danh sách 'B'

Tôi là một nhà giáo dục đam mê khoa học dữ liệu với mục tiêu là học bằng cách dạy các công cụ khoa học dữ liệu sáng tạo có thể cải thiện các nhiệm vụ hàng ngày và chất lượng cuộc sống của chúng ta. Sở thích của tôi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. phân loại văn bản, tóm tắt và tạo. Nghiên cứu có thể mất nhiều thời gian vì có rất nhiều tài nguyên và ý kiến ​​mới được đăng mỗi ngày. Có các công cụ để tóm tắt và trích xuất thông tin có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian. Tôi hy vọng tất cả chúng ta có thể tìm hiểu, phê duyệt và áp dụng các công cụ khoa học dữ liệu để cắt giảm các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tẻ nhạt, để đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong cuộc sống, để phân biệt thật giả và mở ra không gian giao tiếp đa dạng về ngôn ngữ hoặc thính giác . Các ứng dụng là vô hạn. Tính cách của tôi. Tôi là một tín đồ ăn uống và tôi thích nấu ăn cũng như học hỏi các món ăn khác nhau. Tôi cũng thích đi du lịch và kết nối với mọi người bằng cách học một chút ngôn ngữ của họ, về ẩm thực và âm nhạc của họ. Tôi có bằng thạc sĩ Khoa học dữ liệu và Phân tích, chuyên về Học máy, từ Đại học Calgary

Đọc thêm

Phần giới thiệu về Python này sẽ giúp bạn bắt đầu học Python về khoa học dữ liệu, cũng như lập trình nói chung. Khóa học Python thân thiện với người mới bắt đầu này sẽ đưa bạn từ con số 0 đến lập trình bằng Python chỉ trong vài giờ. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ có thể viết các tập lệnh Python của riêng mình. Nếu bạn muốn học Python từ đầu, khóa học miễn phí này là dành cho bạn

Tiếp tục đọc

PY0101EN

con trăn

94. 3k+ Đã đăng ký [8. 6k+]

Cam kết này không thuộc về bất kỳ nhánh nào trên kho lưu trữ này và có thể thuộc về một nhánh bên ngoài kho lưu trữ

Bạn không thể thực hiện hành động đó vào lúc này

Bạn đã đăng nhập bằng tab hoặc cửa sổ khác. Tải lại để làm mới phiên của bạn. Bạn đã đăng xuất trong một tab hoặc cửa sổ khác. Tải lại để làm mới phiên của bạn

Khái niệm cơ bản về Python cho khoa học dữ liệu là gì?

Khóa học Python này cung cấp phần giới thiệu thân thiện với người mới bắt đầu về Python cho Khoa học dữ liệu . Thực hành thông qua các bài tập trong phòng thí nghiệm và bạn sẽ sẵn sàng tự tạo các tập lệnh Python đầu tiên của mình.

Những chủ đề nào của Python là cần thiết cho khoa học dữ liệu?

Số nguyên và số dấu phẩy động trong Python .

Kiến thức cơ bản về Python có đủ cho khoa học dữ liệu không?

Python là ngôn ngữ lập trình được các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn . Mặc dù nó không phải là ngôn ngữ lập trình chính đầu tiên, nhưng mức độ phổ biến của nó đã tăng lên trong suốt những năm qua. Vào năm 2016, nó đã vượt qua R trên Kaggle, nền tảng hàng đầu cho các cuộc thi khoa học dữ liệu.

Khóa học Python nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?

5 khóa học hàng đầu về khoa học dữ liệu .
Giới thiệu về Khoa học dữ liệu trong Python. .
Nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu với Python và SQL. .
Khoa học dữ liệu với khóa học Python. .
Python cho khoa học dữ liệu, AI và phát triển. .
Phân tích dữ liệu bằng Python

Chủ Đề