Python

この記事では、次に大きい要素を予測するための関数の定義とユーザー定義について学習します。 問題の説明 配列が与えられ、配列に存在するすべての要素に対してNextGreaterElementを出力する必要があります。任意の要素yの次に大きい要素は、配列のxの右側に存在する最初の最大要素です。最大の要素が存在しない要素は、出力として-1を返します。4 入力テストケース [12,1,2,3] 出力 12 -> -1 1 -> 3 2 -> 3 3 -> -1 それでは、ソースコードを見てみましょう。 例 # Function Def elevalue(arr): &nbs

このチュートリアルでは、Python3.xでのリストの内部動作について学習します。またはそれ以前。また、各ステップでpythonステートメントを作成するときに、オブジェクトとフレームの形成についても見ていきます。 リストの初期化：これは、いくつかの要素を含むリストを作成していることを意味します。 >>> lis=[1,2,3,4] ここで、リスト変数は、上記のようにリストオブジェクトを参照しているグローバルフレームで宣言されています 次に、リストに要素を追加したときに何が起こったかを見てみましょう。 >>> lis.append(8) こ

この記事では、Pythonの内部動作と、Pythonインタープリターによってさまざまなオブジェクトがメモリ内のスペースに割り当てられる方法について学習します。 Pythonは、Javaのようなオブジェクト指向プログラミング構築言語です。 Pythonはインタプリタを使用するため、インタプリタ言語と呼ばれます。 Pythonは、読みやすさを向上させ、時間とスペースの複雑さを最小限に抑えるために、ミニマリズムとモジュール性をサポートしています。 Pythonの標準実装は「cpython」と呼ばれ、cコードを使用してPythonで出力を取得できます。 Pythonは、ソースコードを一連のバイトコ

この記事では、PythonでのSetの内部動作について学習します。さまざまなフレームとオブジェクトでの和集合と交差の操作を観察します。 空のセットを宣言しましょう。 >>> s=set() それでは、要素を含むセットを宣言しましょう。 >>> s1=set('tutorialspoint') 空のセットに要素を追加します。 >>> s.add(‘p’) 次に、Pythonという名前の別のセットを宣言します。 >>> s2=set('python

この記事では、Python3.xでの畳み込みについて学習します。またはそれ以前。この記事はニューラルネットワークと特徴抽出に分類されます。 推奨 −Jupyterノートブック 前提条件 − Numpyがインストールされ、Matplotlibがインストールされました インストール >>> pip install numpy >>>pip install matplotlib 畳み込み 畳み込みは、画像上にスライディングウィンドウのようなカーネル/座標コンテナと呼ばれる小さなコンテナを適用することにより、画像から特徴を抽出するために画像に対して実行できる操

この記事では、Python3.xで使用できる4つのイテレーター関数について学習します。または、以前は、accumulate（）、chain（）、filter false（）、dropwhile（）メソッドです。 それでは、それぞれについて詳しく見ていきましょう- Accumulate（）＆chain（）メソッド Accumulate（）メソッドは2つの引数を取ります。1つは操作を繰り返すことができ、もう1つは実行する関数/操作です。デフォルトでは、2番目の引数が加算演算を実行します。 Chain（）メソッドは、すべての反復可能オブジェクトを連結した後、すべての反復可能ターゲットを出力し

この記事では、リスト内包表記とOrderedDictを使用して、PythonでのK番目の非反復文字について学習します。そのために、Pythonで利用可能な組み込みの構造を利用します。 アルゴリズム 1. First, we form a dictionary data from the input. 2. Now we count the frequency of each character. 3. Now we extract the list of all keys whose value equals 1. 4. Finally, we return k-1 character. 例

このチュートリアルでは、Python3.xでのループ手法について学習します。またはそれ以前。ループを実装する方法はたくさんあります。ここでは、ループの4つの手法について説明します。 列挙構造 例 # enumerate() type for index, value in enumerate(['Tutorial','point']):    print(index, value) 出力 0 Tutorial 1 point Zipコンストラクト 例 # zip() method arr1 = ['Tutorial','

この記事では、Python 3.xのループと制御ステートメント（continue、break、pass）について学習します。またはそれ以前。 Pythonは、構文をループすることを提案します。つまり、for＆whileです。他の言語とは異なり、forループは、実行前に条件によって制約されません。ここでforループは、実行と反復に範囲関数を使用します。 それらの実装を見てみましょう- 条件付きwhileループ 例 i = 0 while (i < 4):    print("Tutorialspoint")    i=i+1

この記事では、PythonとR以外のデータサイエンスをサポートするツールについて学習しますか？ ここでは、データサイエンスの概念を実装するのに役立つ5つのツールを見ていきます。 Apache Hadoop Javaベースのフリーソフトウェア 大容量ストレージ機能 データの分割能力 Nosql より構造化されたオリエンテーション パフォーマンス効率の向上 オープンソースソフトウェアの効率 ハイブ 分散データ管理システム データマイニングに非常に役立ちます トーチ 科学計算フレームワーク Luaプログラミング言語を使用しています ディープラーニングアルゴリ

Python を使用して、Windowsで発生したイベントの通知機能を作成できます。 。これは、 win10toastを使用すると非常に簡単です。 モジュール。 トーストに精通している場合 Android 次に、 Pythonでトースト通知を理解します ケーキです。イベントが残りとして発生するたびに通知を生成できます。見てみましょう。 コマンドラインで次のコマンドを実行します win10toastをインストールするには モジュール pip install win10toast モジュールが正常にインストールされた場合、コマンドを実行すると次の結果が得られます。 Collecting

この記事では、Pythonを使用した画像ベースのステガノグラフィについて学習します。速記は、オーディオ、ビデオ、および画像の背後にテキストを隠す方法です。これは、セキュリティと虚偽の著作権侵害の申し立てからの保護を強化するために使用されます。 stepic で利用可能なエンコーディング機能を使用して、これを実現しています。 Pythonで利用可能なモジュール。表示と表示の目的で、 PILを使用します （Python Imaging Library）Pythonで利用可能です。 推奨 −Jupyterノートブック すべての依存関係をインポートする- >>> from P

この記事では、Pythonで利用可能なScrappyモジュールを使用したWebスクレイピング手法について学習します。 ウェブスクレイピングとは何ですか？ Webスクレイピングは、クローラー/スキャナーを使用してWebサイトからデータを取得/取得するために使用されます。 Webスクレイピングは、APIの機能を提供しないWebページからデータを抽出するのに便利です。 Pythonでは、Beautiful Soup、Scrappy、lxmlなどのさまざまなモジュールを使用してWebスクレイピングを実行できます。 ここでは、Scrappyモジュールを使用したWebスクレイピングについて説明します。

この記事では、Pythonで利用可能なlxmlモジュールを使用したWebスクレイピング手法について学習します。 ウェブスクレイピングとは何ですか？ Webスクレイピングは、クローラー/スキャナーを使用してWebサイトからデータを取得/取得するために使用されます。 Webスクレイピングは、APIの機能を提供しないWebページからデータを抽出するのに便利です。 Pythonでは、Beautiful Soup、Scrappy、lxmlなどのさまざまなモジュールを使用してWebスクレイピングを実行できます。 ここでは、lxmlモジュールを使用したWebスクレイピングについて説明します。 そのため

この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 −直径と高さを入力し、円柱の周囲長を求めます 周囲は円柱の側面図、つまり長方形に他なりません したがって、周囲長=2 *（h + d） ここで、dは円柱の直径です hは円柱の高さです それでは、実装を見てみましょう 例 # Function to calculate the perimeter of a cylinder def perimeter( diameter, height ) :    return 2 * ( diameter + height ) # ma

この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 放物線方程式の標準形はy=ax ^ 2 + bx+cです。 a、b、cの値を入力します。私たちのタスクは、頂点の座標、フォーカス、およびdirectrixの方程式を見つけることです。 頂点 放物線の座標は最も鋭角に曲がる座標ですが、y=aは曲線を生成するために使用される直線です。 ダイレクトリックス 曲線またはサーフェスの記述に使用される固定線。 それでは、実装を見てみましょう- 例 def findparabola(a, b, c):    print ("Vert

この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 球面鏡の曲率半径が与えられ、その焦点距離を見つける必要があります。 焦点距離は、ミラーの曲率の中心から主焦点までの距離です。球面鏡の焦点距離を最初に決定するには、その鏡の曲率半径を知る必要があります。ミラーの頂点から曲率中心までの距離を曲率半径と呼びます。 数学的に- 凹面ミラーの場合： F =R ∕ 2 凸鏡用 ：F =-R ∕ 2 それでは、実装を見てみましょう 例 #spherical concave mirror def focal_length_concave(R):  

この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 −数の配列が与えられ、最大公約数を見つける必要があります。 3つ以上の数のgcdを見つける必要がある場合、gcdは、引数として提供されるすべての数に共通の素因数の積に等しくなります。引数の数のペアのGCDを繰り返し取得することによって計算することもできます。 ここでは、後者のアプローチを実装します では、実装を見てみましょう 例 def findgcd(x, y):    while(y):       x, y = y, x % y   &n

この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 数nが与えられたら、nがフィボナッチ数であるかどうかを確認します n番目のフィボナッチ数は前の2つのフィボナッチ数の合計であることは誰もが知っています。しかし、それらは漸化式以外の興味深い関係も提供します。 （5 * n2 + 4）または（5 * n2 – 4）が完全な正方形である場合に限り、数値は本質的にフィボナッチです。 このプロパティを使用して、数値がフィボナッチであるかどうかを確認します。 では、Pythonスクリプトの実装を見てみましょう- 例 import math # if x is p

この記事では、Python3.xでの挿入ソートの実装について学習します。またはそれ以前。 アルゴリズム 1. Iterate over the input elements by growing the sorted array at each iteration. 2. Compare the current element with the largest value available in the sorted array. 3. If the current element is greater, then it leaves the element in its place &n