Python

このチュートリアルでは、マップを使用して、行列から最大数が1の行を検索するプログラムを作成します。 機能。 次の行列があるとしましょう。 行列=[[0、0、1]、[1、1、1]、[1、1、0]] プログラムはさまざまな方法で作成できます。ただし、マップを使用する 機能については、以下の手順に従います。 マトリックスを初期化します。 マップを使用して、すべての行の1の数を見つけます 働き。それらをリストに保存します。 リストから最大値を印刷します。 例 ## initializing the matrix matrix = [    [0, 0, 1], &nbs

このチュートリアルでは、リスト内のすべての要素が数値より大きいかどうかを確認します。たとえば、リストがあります [1、2、3、4、5] リスト内のすべての値が指定された値より大きい場合、 Trueを返します。 それ以外の場合は誤り 。 シンプルなプログラムです。 3分足らずで書けます。最初に自分で試してください。解決策が見つからない場合は、以下の手順に従ってプログラムを作成してください。 リストと任意の番号を初期化します リストをループします。 If yes, return **False** Trueを返します。 例 ## initializing the list  

このチュートリアルでは、問題の解決策を見つけます。問題が何であるか見てみましょう。 文字列のリストがあります および要素 。 文字列を見つける必要があります それらが与えられた要素に厳密に一致しなければならないリストから。例を参照してください。 Inputs strings = ["Lion", "Li", "Tiger", "Tig"] element = "Lion" Ouput Lion Li これは、 startswithを使用して実現できます。 組み込みメソッド。文字列を見つける手順

このチュートリアルでは、文字列内のすべての重複する値を見つける方法を学習します。 Pythonではさまざまな方法でそれを行うことができます。それらを1つずつ調べてみましょう。 これから作成するプログラムの目的は、文字列に存在する重複文字を見つけることです。たとえば、文字列 tutorialspoint があります プログラムは私たちにto iを与えます 出力として。簡単に言うと、文字列内でカウントが1より大きい文字を見つける必要があります。見てみましょう。 スクラッチプログラム モジュールを使用せずにプログラムを作成する。 Pythonのさまざまなメソッドを使用して、目標を達成できます。ま

このチュートリアルでは、 Pythonで2つの辞書を組み合わせる方法を学習します。 。 2つの辞書をマージするいくつかの方法を見てみましょう。 update（）メソッド まず、辞書の組み込みメソッド update（）を確認します。 マージします。 update（） メソッドはなしを返します オブジェクトであり、2つの辞書を1つに結合します。プログラムを見てみましょう。 例 ## initializing the dictionaries fruits = {"apple": 2, "orange" : 3, "tangerine"

このチュートリアルでは、IPアドレスから先行ゼロを削除するプログラムを作成します。正確に何であるかを見てみましょう。 IPアドレスが255.001.040.001であるとします。 、次にそれを 255.1.40.1に変換する必要があります 。以下の手順に従ってプログラムを作成してください。 IPアドレスを初期化します。 IPアドレスをで分割します。分割関数の使用 IPアドレスの各部分をintに変換します これにより、先行ゼロが削除されます。 各部分をstrに変換して、すべての部分を結合します。 結果が最終出力です。 例 ## initializing IP address ip_addre

このチュートリアルでは、特定の位置まで配列を反転する方法を学習します。問題の説明を見てみましょう。 配列があります 整数と数のn 。私たちの目標は、配列の要素を逆にすることです 0日から （n-1）番目のインデックス 索引。たとえば、 Input array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] n = 5 Output [5, 4, 3, 2, 1, 6, 7, 8, 9] 目標を達成するための手順。 配列と数値を初期化します n/2までルー​​プします。 （i）番目を交換します インデックスと（n-i-1）番目 要素。 結果が得られる配列を印刷します。

この記事では、Python3.xを使用した機械学習の基本について学習します。またはそれ以前。 まず、既存のライブラリを使用して機械学習環境を設定する必要があります >>> pip install numpy >>> pip install scipy >>> pip install matplotlib >>> pip install scikit-learn 機械学習は経験と事実の研究を扱い、予測は提供された意図に基づいて行われます。データベースが大きいほど、機械学習モデルは優れています。 機械学習の流れ データ

この記事では、Pythonのisprintable（）とそのアプリケーションについて学習します。 is printable（）は、文字列処理の目的で使用される組み込みメソッドです。 isprintable（）メソッドは、文字列に存在するすべての文字がprintable型であるか、文字列が空の場合に「True」を返します。それ以外の場合は、ブール値「False」を返します。 引数 −呼び出されても引数はありません 印刷可能な文字のリストには、数字、文字、特殊記号、スペースが含まれます。 この図を見て、文字列の文字が印刷可能かどうかを確認しましょう。 例 # checking for pr

この記事では、Python3.xのログ関数について学習します。またはそれ以前。ここでは、さまざまな形式のログ値がさまざまなベースになることを確認します。それでは、Python標準ライブラリでのログ関数の使用について説明しましょう。 これは、Python言語で使用できるさまざまな形式のログ関数を示す例です。 まず、数学モジュールの使い方を見てみましょう >>> import math インポート後、数学モジュールで使用可能なすべての関数を使用できるようになります。 それでは、実装を見てみましょう。 例 import math # log base e print (&q

この記事では、Python3.xを使用した実装に関連するベクトル化とさまざまな手法について学習します。またはそれ以前。 ベクトル化とは何ですか？ ベクトル化は、ループを使用せずに配列を実装する手法です。代わりに関数を使用すると、コードの実行時間と実行時間を効率的に最小化するのに役立ちます。さまざまな演算が、ベクトルの内積などの配列ではなく、ベクトルに対して実行されています。これは、単一の出力を生成するため、スカラー積とも呼ばれます。外部積は、ベクトルの（長さXの長さ）に等しい次元の二乗行列になります。要素同じインデックスの要素と行列の次元を積む賢明な乗算は変更されません。 内積/内積

この記事では、Pythonグローバルインタープリターロック（GIL）とは何ですか。 これは、Pythonインタープリターの可用性を複数のスレッドに同時に抵抗するロックまたは障害です。 GILは、Python3.xの障害/問題として識別されます。または、マルチスレッドアーキテクチャではマルチスレッドが許可されていないため、以前のバージョンです。 なぜ導入されたのですか？ Pythonは、自動ガベージコレクションの概念をサポートしています。オブジェクトの参照カウントがゼロに達するとすぐに、メモリがクリーンアップされ、使用できるようになります。 >>> import sys &

この記事では、Kivyフレームワークとそのインストールについて学びます。 KivyはGUIベースのアプリケーションインターフェイスであり、Windows、Linux、Macのクロスプラットフォームアプリケーションに役立つオープンソースです。 インストールガイド まず、PCにPythonをインストールする必要があります。 その後、依存関係をインストールする必要があります- Windows- >>> python -m pip install docutils pygments pypiwin32kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glew >>&

この記事では、今後のトレンドテクノロジーを簡単に実装するためのPythonとJavaの範囲について学習します。 Java javaの機能 オブジェクト指向です プラットフォームに依存しません 分散コンピューティングとネットワーク機能が含まれます マルチスレッドがサポートされています セキュリティが優先されます スタック割り当てシステムが利用可能です サポートされている/利用可能なフレームワーク Springフレームワーク（Webアプリケーション） Grails（動的環境） Javaサーバーフェイス GoogleWebツールキット PlayFramework Strutsフ

この記事では、Python3.xでのキーボードモジュールの使用について学習します。またはそれ以前。 推奨 −Jupyterノートブック インストール − >>> pip install keyboard モジュールの機能- 特定のキーのアクションをブロックできます クリックリスナーを使用して、キーボードからインテントを管理できます。 クロスプラットフォームの互換性。 キーボードで使用できる特別なホットキーをサポートします。 それでは、これをコードの形で実装しましょう- 例 import keyboard # It writes the content keyb

この記事では、Scikit-learn：Python MachineLearningLibraryでの学習モデルの構築について学習します。 無料の機械学習ライブラリです。ランダムフォレスト、ベクターマシン、k最近傍法などのさまざまなアルゴリズムをサポートし、numpyとscipyを直接実装します。 データセットのインポート import pandas Url = < specify your URL here> data=pandas.rad_csv(url) データの探索とクリーニング headメソッドを使用して、必要に応じてレコードを指定/フィルタリングできます。 data

この記事では、Pythonでのログインと、保護とセキュリティのさまざまな段階について学習します。 まず、ロギングモジュールをインポートし、次にロガーを使用して現在のステータスとログメッセージをchecj=kする必要があります。 5つの重大度レベルがあります。つまり- 警告 情報 エラー 重要 デバッグ ロギングモジュールを使用すると、構成を手動で設定しなくても直接開始できます。 例 Import logging logging.debug('a debug message') logging.info('an info message') logging

この記事では、Unicodedata –Python3.xのUnicodeデータベースについて学習します。またはそれ以前。 Unicode文字データベースモジュールは、Unicodeのすべての機能を文字に提供します。モジュールは、モジュールで説明されているのと同じ名前と記号を使用します。 次に、モジュールで使用できる機能のいくつかを見てみましょう。 ルックアップ関数 この関数を使用すると、入力で渡された対応する名前の記号を取得できます。 例 import unicodedata print (unicodedata.lookup('HYPHEN')) print (uni

私たち全員がデータ型を宣言して操作できます。それらの相互変換について疑問に思ったことはありますか？この記事では、Python a.k.aTypeCastingの組み込み関数を使用してこれらのデータ型を変換する方法について学習します。型キャストには、暗黙的と明示的の2つのタイプがあります。このモジュールでは、明示的な型キャストについてのみ説明します。 それでは、いくつかの基本的な型変換を見てみましょう Pythonでの整数型変換 int（）関数を使用すると、任意のデータ型を整数に変換できます。基数と数値の2つのパラメーターを正確に受け入れます。ここで、基数は整数値が属する基数を示します（2進

第一級市民は、他の仲間の実体を促進するすべての操作のサポートを可能にする実体です。 これらのエンティティはよく使用されます：引数を渡すとき、関数から値を返すとき、条件付きの変更、値の割り当て。 この記事では、Python3.x以前の第一級市民の実装と使用法について説明します。また、すべてのエンティティが第一級市民であるというタグを取得するものを学習します。 これらの市民には、関数とともに変数が含まれています。 まず、第一級市民の一部であるデータ型について理解しましょう 整数 フローティングタイプ 複素数 文字列 上記の4つのタイプすべてに、Python3.xの第一級市民であるという