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Wednesday, 21 August 2024

Imprimons la valeur la mieux classée dans le dictionnaire ci-dessous à l'aide de la fonction max(): b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} print(max(())) Output: zebra Le code ci-dessus classe les éléments du dictionnaire par ordre alphabétique et imprime le dernier. Utilisez maintenant la fonction max() pour voir le plus grand entier d'une liste: a = [1, 65, 7, 9] print(max(a)) Output: 65 7. min() La fonction min() fait le contraire de ce que max() fait: fruits = ["grape", "apple", "applesss", "zebra", "mango"] b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} a = [1, 65, 7, 9] print(min(a)) print(min(())) Output: 1 apple 8. carte() Comme reduce(), la fonction map() vous permet d'itérer sur chaque élément d'un itérable. Cependant, au lieu de produire un seul résultat, map() opère indépendamment sur chaque élément. Fonction min max python programming. En fin de compte, vous pouvez effectuer des opérations mathématiques sur deux ou plusieurs listes à l'aide de la fonction map(). Vous pouvez même l'utiliser pour manipuler un tableau contenant n'importe quel type de données.

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Maintenant que vous savez comment créer un DataFrame, intéressons à d'autres opérations usuelles sur les données. Pour ce faire, je vous propose d'utiliser un DataSet disponible dans la librairie Seaborn! Le dataset en question comprend des données sur les survivants du naufrage du Titanic! Dans ce chapitre, nous allons suivre une session de travail "typique". import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns titanic = sns. load_dataset('titanic') Aperçu rapide La première chose à faire est de jeter un rapide coup d'oeil à nos données. () Aperçu du dataset Titanic Jetons un coup d'oeil à tous les âges. La fonction unique renvoie les valeurs uniques présentes dans une structure de données Pandas. () array([22., 38., 26., 35., nan, 54., 2., 27., 14., 4., 58., 20., 39., 55., 31., 34., 15., 28., 8., 19., 40., 66., 42., 21., 18., 3., 7., 49., 29., 65., 28. Apprendre python: fonctions de calcul. 5, 5., 11., 45., 17., 32., 16., 25., 0. 83, 30., 33., 23., 24., 46., 59., 71., 37., 47., 14. 5, 70. 5, 32. 5, 12., 9., 36. 5, 51., 55.

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Les programmes sont aussi disponible en téléchargement en fin d'article (format et). Dans un premier temps afin de se familiariser avec la procédure, nous proposons ici d'en décrire les différentes étapes. Tout d'abord on importe le set d'images de chiffres que l'on stocke dans digits. On affiche la première image. Attention ici [0] indique que l'on prend le premier élément de la matrice, il se trouve qu'ici le premier élément est un '0'. Fonctions sur les dataframes. À l'aide de la fonction print, on affiche une matrice donnant les valeurs de niveaux de l'image du chiffre en 8x8 pixels (à gauche). À l'aide de matplotlib, on affiche sa représentation graphique (à droite). Nous souhaitons entraîner un réseau de neurones simple à reconnaître les chiffres dans ces images. Ce réseau va prendre en entrée des tableaux 1D de 8x8=64 valeurs. Nous devons donc convertir nos images 2D en tableaux 1D. La matrice x comprend maintenant les échantillons des chiffres sous forme de vecteurs de 64 valeurs. Ici, on affiche le vecteur correspondant au premier chiffre du set d'échantillon, le '0'.

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quantile: df. quantile(0. 9): renvoie la valeur seuil telle que 90% des valeurs sont en dessous. on peut faire aussi: df. quantile([0. Fonction min max python 2. 25, 0. 5, 0. 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

Voici comment trouver la somme combinée de deux listes contenant des entiers à l'aide de la fonction map(): b = [1, 3, 4, 6] a = [1, 65, 7, 9] # Declare a separate function to handle the addition: def add(a, b): return a+b # Pass the function and the two lists into the built-in map() function: a = sum(map(add, b, a)) print(a) Output: 96 9. getattr() Getattr() de Python renvoie l'attribut d'un objet. Il accepte deux paramètres: la classe et le nom de l'attribut cible. Voici un exemple: class ty: def __init__(self, number, name): = number = name a = ty(5*8, "Idowu") b = getattr(a, 'name') print(b) Output: Idowu 10. ajouter() Que vous vous penchiez sur le développement Web ou l'apprentissage automatique avec Python, append() est une autre méthode Python dont vous aurez souvent besoin. Fonctions Min./max. | Alteryx Help. Il fonctionne en écrivant de nouvelles données dans une liste sans écraser son contenu d'origine. L'exemple ci-dessous multiplie chaque élément d'une plage d'entiers par trois et les écrit dans une liste existante: nums = [1, 2, 3] appendedlist = [2, 4] for i in nums: a = i*3 (a) print(appendedlist) Output: [2, 4, 3, 6, 9] 11. plage() Vous connaissez peut-être déjà range() en Python.

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