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  1. パンダシリーズで1から100までのマジックナンバーを追加するプログラムを作成します

    1から100までのマジックナンバーを追加した結果は、です。 magic number series: 0       1 1       10 2       19 3       28 4       37 5       46 6       55 7       64 8       73 9    

  2. Python Pandasでプログラムを作成して、データフレームの摂氏データ列を華氏に変換します

    摂氏を華氏に変換した結果  Id Celsius Fahrenheit 0 1  37.5    99.5 1 2  36.0    96.8 2 3  40.0    104.0 3 4  38.5    101.3 4 5  39.0    102.2 これを解決するために、以下のアプローチに従います- ソリューション1 「Id」列と「Celsius」列の値を使用してデータフレームを定義する write lambda関

  3. Pythonでプログラムを作成し、特定のデータフレーム内の一意のプレフィックスを削除して、City列の要素をフィルタリングします

    データフレームがあるとすると、一意のプレフィックス都市名を削除した結果は次のようになります。   Id  City 2 3 Kolkata 3 4 Hyderabad 6 7 Haryana 8 9 Kakinada 9 10 Kochin これを解決するには、以下の手順に従います- 解決策 データフレームを定義する 空のリストを作成して、すべての都市列の値の最初の文字を追加します。 l = [] for x in df['City']:    l.append(x[0]) 別の空のリストを作成して、繰り返される文

  4. Pythonでプログラムを作成して、ランダムな4桁のピンの偶数（長さ）シリーズを生成します。ユーザーから長さを取得し、有効になるまで尋ねます

    偶数の長さのランダムな4桁のピン番号を生成した結果 enter the series size 4 Random four digit pin number series 0    0813 1    7218 2    6739 3    8390 これを解決するには、以下の手順に従います- 解決策 空のリストを作成し、結果をTrueに設定します whileループを設定し、ユーザーからサイズを取得します サイズを求める条件が偶数か奇数かを設定します。サイズが奇数の場合は、結果をFalseとして

  5. 特定のデータフレームをLaTexドキュメントに変換するプログラムをPythonで作成します

    データフレームがあり、ラテックスに変換された結果が次のようになっていると仮定します。 \begin{tabular}{lrr} \toprule {} &   Id &  Age \\ \midrule 0 &    1 &    12 \\ 1 &    2 &    13 \\ 2 &    3 &    14 \\ 3 &    4 &  

  6. 与えられたシリーズをダミー変数に変換し、NaN値が存在する場合はそれを削除するPythonコードを記述します

    ダミー変数に変換するための系列と結果が次のようにあると仮定します。    Female Male 0    0    1 1    1    0 2    0    1 3    1    0 4    0    1 5    0    0 6    1    0 7    1

  7. Pythonでプログラムを作成して、日付列を特定のデータフレームの複数の列の日、月、年に分割します

    データフレームがあり、日付、月、年の列の結果がであると仮定します。       date  day  month  year 0 17/05/2002 17   05    2002 1 16/02/1990 16   02    1990 2 25/09/1980 25   09    1980 3 11/05/2000 11   05    2000 4 17/09/1986 17   09  

  8. 与えられた2つのシリーズを組み合わせてデータフレームに変換するPythonコードを記述します

    2つの系列があり、2つの系列をデータフレームに結合した結果が次のようになっていると仮定します。  Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15 これを解決するために、3つの異なるアプローチをとることができます。 ソリューション1 2つのシリーズをseries1とseries2として定義します 最初のシリーズをデータフレームに割り当てます。 dfとして保存 df = pd.DataFrame(series1) データフレームに列df[‘Age’]を作成し、その中の2番目の系列をdfに割り当てます。 df['Age

  9. Pythonでプログラムを作成して、ユーザーからのキャメルケース文字列を検証し、キャメルケースを分割して、新しいシリーズに保存します

    キャメルケースの文字列を次のようにシリーズに分割した結果 enter the sring: pandasSeriesDataFrame Series is: 0    pandas 1    Series 2    Data 3    Frame dtype: objectを入力してください これを解決するには、以下の手順に従います- 解決策 入力文字列を受け入れる関数を定義します 入力が小文字と大文字ではなく、入力文字列に「_」がないという条件で結果変数を設定します。以下に定義されています re

  10. Tensorflowテキストを使用してPythonでUTF-8文字列を分割するにはどうすればよいですか？

    UTF-8文字列は、Tensorflowテキストを使用して分割できます。これは、「UnicodeScriptTokenizer」を使用して実行できます。 「UnicodeScriptTokenizer」は作成されるトークナイザーであり、その後、「UnicodeScriptTokenizer」に存在する「tokenize」メソッドが文字列で呼び出されます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソル

  11. Pythonでunicode_split（）を使用して、Tensorflowテキストを使用して文字列を文字ごとに分割するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowテキストを使用すると、「unicode_split」メソッドを使用して文字列を文字ごとに分割できます。最初に分割された文字列をエンコードしてから、変数に関数呼び出しを割り当てます。この変数は、関数呼び出しの結果を保持します。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ち

  12. tf.textを使用して、Pythonで文字列に特定のプロパティがあるかどうかを確認するにはどうすればよいですか？

    「wordshape」メソッドは、「HAS_TITLE_CASE」、「IS_NUMERIC_VALUE」、「HAS_SOME_PUNCT_OR_SYMBOL」などの特定の条件とともに使用して、文字列に特定のプロパティがあるかどうかを確認できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立

  13. TensorflowテキストをPythonの空白トークンライザーでどのように使用できますか？

    Tensorflowテキストは、文字列の「tokenize」メソッドで使用されるトークナイザーを作成する「WhitespaceTokenizer」を呼び出すことで、ホワイトスペーストークナイザーで使用できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含む

  14. Tensorflowを使用してPythonでフィーチャ列を定義するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowを使用して、空のリストを作成し、トレーニングデータセットの「キー」値にアクセスして反復することにより、推定モデルの特徴列を定義できます。反復中に、機能名が空のリストに追加されます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラル

  15. Tensorflowを使用して、Pythonを使用して推定器をインスタンス化するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowライブラリの「estimator」クラスに存在する「DNNClassifier」メソッドを使用して、Tensorflowを使用して推定器をインスタンス化できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳

  16. TensorflowをEstimatorで使用して、Pythonを使用してモデルをコンパイルするにはどうすればよいですか？

    TensorflowをEstimatorで使用して、「train」メソッドを使用してモデルをコンパイルできます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？また、KerasがTensorFlowと連携してニューラルネットワークを作成する方法は？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニューラルネットワークを使用して、学習モデ

  17. TensorflowをEstimatorで使用して、Pythonを使用してモデルを評価するにはどうすればよいですか？

    TensorflowをEstimatorで使用して、「classifier」モジュールにある「evaluate」メソッドを使用してモデルを評価できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？また、KerasがTensorFlowと連携してニューラルネットワークを作成する方法は？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニ

  18. TensorflowをEstimatorで使用して、トレーニング済みモデルから予測を行うにはどうすればよいですか？

    TensorflowをEstimatorで使用すると、「classifier」メソッドに存在する「predict」メソッドを使用して新しいデータの出力を予測できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれ

  19. TensorflowをEstimatorで使用して、Pythonを使用して出力を予測するにはどうすればよいですか？

    「predict」メソッドは、これまでに見たことのないデータで呼び出され、予測と実際の値がコンソールに表示されます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニューラルネットワークを使用して、学

  20. TensorflowをEstimatorで使用して、Pythonを使用してタイタニックデータセットを検査するにはどうすればよいですか？

    タイタニックデータセットは、Tensorflowと推定器を使用して、機能を反復処理し、機能をリストに変換してコンソールに表示することで検査できます。 続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？ Keras Sequential APIを使用します。これは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあるプレーンスタックのレイヤーを操作するために使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。 少なくとも1つの層を含むニューラルネットワークは、畳み込み層と呼ばれます。畳み込みニ

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