Nihonbox Octobre 2019: Fonction Min Max Python 3

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Un thème et des licences qui ont tout pour me plaire. Sans doute l'une de mes préférées de l'année. Comme je vous l'ai annoncé sur Instagram, j'ai reçu cette Box tout à fait dans les temps. Alors certes elle n'a pas été envoyé en début du mois, comme nous pouvions en avoir l'habitude par le passé, mais un mail avait été envoyé à tous les abonnés pour les prévenir d'un retard et d'une date d'envois. De ce fait aucune attente en vain et aucune frustration. Je constate cependant un délais un chouillat plus long depuis que je ne prend plus ma Box avec le suivi, mais vu la différence de prix entre les deux types d'envois, je préfère de loin le standard. Nous nouvelle Box qui me séduit pour une fois dans son intégralité, de plus elle était accompagnée de plusieurs surprises qui n'étaient pas sans me faire énormément plaisir. Un T-Shirt des Advengers Endgame en Taille M que nous avons tous reçu en dédommagement aux divers couacs qu'il y a put avoir ces derniers temps. Une belle attention de leur part car quoi que l'on dise, ils ne sont obligé de rien.

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Comme la fois précédente nous retrouvions plusieurs publicités, donc un extrait assez gros du manga Samourai 8. De quoi nous permettre de le découvrir en avant première. Je remercie donc Wootbox pour cette lecture. Les autres font référence à la Paris Games Week où Wootbox sera bien évidemment présent, et à la personnalisation des manettes de PS4. Sans plus attendre, voici donc le contenu… Figurine Q-Fig Freddy: Les Griffes de la Nuit: 15€ « Avec ses griffes acérées et son visage brûlé, il est loin de passer inaperçu. Ne sombrez pas dans le sommeil trop rapidement, car il y a de fortes chances que votre rêves tourne au cauchemar. » Je trouve que c'est une figurine vraiment sympathique, et je pense que j'aurais très bien pu l'acheter dans le commerce. Elle est bien réalisé et le sculpte est intéressant. Je ne constate pas de défauts et je trouve que pour le prix c'est une belle surprise. Je vous met un petit diaporama pour que vous puissiez la découvrir sous toutes les coutures. Avec des détails bien sympa notamment avec son petit gant.

Un abonné fidèle de Nihonbox se retrouve facilement avec trois ou quatre sacs de ce type et je trouve ça bien dommage… Cette sacoche assez quelconque arbore les couleurs d' Attack on Titan et reste plutôt sympathique. Si c'est la première que vous recevez, nul doute qu'elle vous contentera et vous servira. Cependant, si vous êtes dans la même situation que moi, j'imagine que vous devez aussi en être lassés. Mini peluche Moi, quand je me réincarne en Slime: La box contient aussi une petite peluche adorable de Limule, le personnage principal du manga répondant au nom étrange de Moi, quand je me réincarne en Slime! Il s'agit d'une oeuvre que je ne connais que de nom mais qui a l'air vraiment délirante vu son pitch barré au possible! Ce mignon produit dérivé risque même de me pousser à m'y intéresser d'ici peu! 😀 Des gommes japonaises en forme de Darumas: Cette NihonBox nous fournit également un set de très jolies gommes à l'effigie des Darumas que j'utiliserai très probablement à but décoratif!

Dans l'exemple présenté ici, on a un taux d'erreur d'environ 11, 8%, ce qui signifie que 88, 2% des prédictions sont correctes. Nous pouvons enfin sélectionner les mauvaises prédictions pour les afficher. Ici nous choisissons le 2 ème élément dont la prédiction est érronée (i=1, attention on commence à compter à partir de 0). Il est aussi possible d'utiliser notre réseau pour reconnaître de nouveaux chiffres manuscrits. Fonction min max python programming. Dans cet exercice, nous avons utilisé un réseau de neurones extrêmement simple et classifié des images de basse résolution. Nous allons maintenant voir dans l'article suivant comment le deep learning a permis de révolutionner la classification d'images.

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Ces tableaux, encore appelés tables de pivots (ou pivot table), permettent de synthétiser les données contenues dans un DataFrame. Essayons de voir cela par l'exemple. Pour voir la répartition des survivants en fonction de leurs sexes et de leur type de billet, nous n'avons besoin que d'une seule ligne: titanic. pivot_table('survived', index='sex', columns='class') Le résultat est parfaitement compréhensible: Taux de survie Par défaut, la fonction pivot_table groupe les données en fonction des critères que nous spécifions, et agrège les résultats en moyenne. Nous pouvons spécifier d'autres fonctions. Par exemple, si nous voulons savoir quelle est le nombre total de survivants dans chaque cas, nous utiliserons la fonction sum. Fonction min max python 3. titanic. pivot_table('survived', index='sex', columns='class', aggfunc="sum") Le nombre de survivants La fonction pivot_table est très puissante, et permet même de faire des agrégations à plusieurs niveaux. Par exemple, nous pouvons voir l'âge des survivants comme une dimension supplémentaires.

Moyenne pondérée avec un dataframe: si df = Frame({'G': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'val': [1, 2, 3, 4, 5], 'w': [2, 3, 1, 2, 4]}) oupby('G')(lambda x: numpy. average(x['val'], weights = x['w'])). reset_index() renvoie ici: G 0 0 a 1. 600000 1 b 4. Fonction min max python 2. 428571 Transformer un dataframe pour avoir des moyennes par ligne ou par colonne à 0: enlever à chaque ligne la moyenne de la ligne: ((axis = 1), axis = 0) enlever à chaque colonne la moyenne de la colonne: ((axis = 0), axis = 1) (mais (()) suffit). normaliser que pour chaque ligne ait la même somme: ((axis = 1), axis = 0) Quand on fait la somme d'un dataframe par colonne: le résultat est une series. pour avoir un dataframe avec les mêmes colonnes qu'à l'origine: Frame({'sum': ()). transpose() (l'index de la ligne sera donc 'sum'). Index du maximum: (): renvoie une Série qui donne pour chaque colone l'index où la valeur est minimale. (axis = 1): renvoie une Série qui donne pour ligne la colonne où la valeur est minimale. : même chose pour le max.