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L'intelligence artificielle: introduction et applications en physique (2/3) 28/06/2021 Delphine Chareyron ENS Lyon / DGESCO Résumé Vous êtes-vous déjà demandé s'il était possible de créer sa propre IA? Et de l'utiliser dans ses recherches en physique ou dans l'industrie? C'est ce que nous allons voir dans cette série de 3 articles: L'intelligence artificielle: introduction et applications en physique. Dans ce deuxième article nous proposons un tutoriel pour prendre en main l'intelligence artificielle et l'entraîner à reconnaître des chiffres manuscrits. Colin Bernet est chargé de recherche au CNRS, créateur du blog, et cofondateur de. 1. Comment créer un jeu de morpion en Python ?. Un exemple simple de classification d'images en python De manière générale, un modèle de classification d'images fonctionne comme présenté sur la figure 1: L'utilisateur fournit au modèle un échantillon d'images étiquetées par un humain, ici des chiffres manuscrits. Chaque image est constituée de pixels, avec dans chaque pixel un niveau de gris, ou trois niveaux de couleurs.
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En substance, vous pouvez décider de commencer la numérotation à partir d'un au lieu de zéro, en incluant un paramètre de démarrage: for i, j in enumerate(fruits, start=1): print(i, j) Output: 1 grape 2 apple 3 mango 4. eval() La fonction eval() de Python vous permet d'effectuer des opérations mathématiques sur des entiers ou des flottants, même sous leur forme de chaîne. C'est souvent utile si un calcul mathématique est dans un format de chaîne. Voilà comment cela fonctionne: g = "(4 * 5)/4" d = eval(g) print(d) Output: 5. 0 5. rond() Vous pouvez arrondir le résultat d'une opération mathématique à un nombre spécifique de chiffres significatifs en utilisant round(): raw_average = (4+5+7/3) rounded_average=round(raw_average, 2) print("The raw average is:", raw_average) print("The rounded average is:", rounded_average) Output: The raw average is: 11. 333333333333334 The rounded average is: 11. Fonction min max python powered. 33 6. max() La fonction max() renvoie l'élément le mieux classé dans un itérable. Attention cependant à ne pas confondre cela avec la valeur la plus fréquente.
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Par exemple, si une de vos colonnes contient une NaN (parce que la vraie valeur n'est pas connue), le résultat de toutes les opérations arithmétiques qui impliquent cette valeur (comme la moyenne de la colonne) sera NaN, sauf si vous prenez soin de ne pas prendre en compte cette valeur (Pandas le fait, par exemple sur la colonne age, dans notre exemple). Le traitement à des valeurs manquantes est abordé dans un autre cours. Nous allons simplement voir deux opérations à appliquer aux NaN. La première consiste à remplacer les NaN par d'autres valeurs. Cette opération s'effectue grâce à la fonction fillna. Regardons son application sur la colonne age. (10) 0 22. 0 1 38. Fonctions sur les dataframes. 0 2 26. 0 3 35. 0 4 35. 0 5 NaN 6 54. 0 7 2. 0 8 27. 0 9 14. 0 Name: age, dtype: float64 (value={"age": 0})(10) Renvoie un DataFrame où toutes les NaN dans la colonne age on été remplacés par 0. 0 22. 0 5 0. 0 Name: age, dtype: float64 Nous aurions aussi pu remplir les NaN par les valeurs précédentes: (method="pad")(10) 0 22.
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Créons un simple jeu de Tic Tac Toe en Python. Cela vous aidera à construire une logique de jeu et à comprendre comment structurer le code. Le jeu est l'un des divertissements que les humains ont. Nous pouvons trouver différents types de jeux sur le Web, les mobiles, les ordinateurs de bureau, etc. Nous ne sommes pas ici pour créer un de ces jeux lourds maintenant. Nous allons créer un jeu de morpion CLI en utilisant Python. Si vous n'êtes pas familier avec Tic Tac Toe, jouez-le visuellement ici comprendre. Ne vous inquiétez pas, même si vous ne le comprenez pas, nous allons le voir. Apprendre python: fonctions de calcul. Tic Tac Toe Le tutoriel est divisé en trois sections différentes. Dans la première section, vous apprendrez à jouer au jeu de morpion. Après cela, nous verrons un algorithme qui nous aide à trouver la logique du jeu. Enfin, nous verrons le code structuré et son explication. Vous pouvez sauter la première section si vous savez déjà jouer au Tic Tac Toe. Alors, sans plus tarder, plongeons-nous dans notre première section.
quantile: df. quantile(0. 9): renvoie la valeur seuil telle que 90% des valeurs sont en dessous. on peut faire aussi: df. quantile([0. 25, 0. 5, 0. Fonction min max python 3. 75])): renvoie pour chaque variable en colonne les valeurs des différents quantile en ligne. Somme cumulée sur un dataframe: df2 = (): df2 a pour la 2ème ligne la somme des 2 premières de lignes de df, comme 3ème ligne la somme des 3 premières lignes de df,... df2 = (axis = 1) ou df2 = (axis = 'columns'): même chose, mais sur les colonnes cumprod: idem que cumsum, mais pour les produits. Application d'une fonction à un dataframe: si df = Frame({'A': [1, 2, 3], 'B': [9, 8, 7]}): A B 0 1 9 1 2 8 2 3 7 alors (lambda x: x + 1) renvoie: 0 2 10 1 3 9 2 4 8 (apply prend une fonction qui prend en argument une série) on peut aussi appeler une fonction qui calcule un aggrégat: (lambda x: ()): donne: A 3 B 9 on peut aussi calculer sur les lignes plutôt que les colonnes: (lambda x: (), axis = 1) si la fonction n'est pas vectorisée, on doit utiliser applymap: lymap(lambda x: len(str(x))) Copyright programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert
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