输入 - 假设我们有一个 DataFrame，并根据职位对记录进行分组，如下所示：职位 架构师 1 程序员 2 科学家 2解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame对“职位”列应用 groupby 方法并计算计数，如下所示：df.groupby(['Designation']).count()示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = { 'Id':[1,2,3,4,5], 'Designation': ['architect','scientist','programmer','scientist','programmer']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is",df) print("groupby based on designation:") print(df.groupby(['Designation']).count())输出职位 架构师 1 程序员 2 科学家 2

输入 - 假设我们有一个包含城市和州列的 DataFrame，并找到以“k”开头的城市和州名称，并将其存储到另一个 CSV 文件中，如下所示：城市，州 科钦，喀拉拉邦解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤。定义一个 DataFrame检查城市是否以“k”开头，如下所示：df[df['City'].str.startswith('K') & df['State'].str.startswith('K')]最后，将数据存储到“CSV”文件中，如下所示：df1.to_csv(‘test.csv’)示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { 'City': ['Chennai', 'Kochi', 'Kolkata'], 'State': ['Tamilnad', 'Kerala', 'WestBengal']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is", df) df1 = ... 阅读更多

输入 - 假设示例 DataFrame 为： Id 名称 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter输出 - 随机行是 Id 5 名称 Peter解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame使用 df.shape[0] 计算行数并将其分配给 rows 变量。设置 random_row 值，使用 randrange 方法，如下所示。random_row = r.randrange(rows)在 iloc 切片中应用 random_row 以在 DataFrame 中生成任意一行。它定义如下：df.iloc[random_row, :]示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { ... 阅读更多

可以使用 Tensorflow 中的“train”方法训练模型，其中指定了 epoch（为了拟合模型而需要训练数据的次数）和训练数据。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们正在使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助通过浏览器运行 Python 代码，并且无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 构建在 Jupyter Notebook 之上。print("The model is being trained") epochs=12 history = model.fit( train_ds, ... 阅读更多

在 Tensorflow 中创建的模型可以使用“compile”方法进行编译。损失使用“SparseCategoricalCrossentropy”方法计算。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们正在使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助通过浏览器运行 Python 代码，并且无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 构建在 Jupyter Notebook 之上。print("The model is being compiled") model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) print("The architecture of the model") model.summary()代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/classification输出The model is being compiled The architecture of the ... 阅读更多

可以使用“Sequential”API 创建顺序模型，该 API 使用“layers.experimental.preprocessing.Rescaling”方法。创建模型时会指定其他层。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理普通层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。我们正在使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助通过浏览器运行 Python 代码，并且无需任何 ... 阅读更多

我们将使用花卉数据集，其中包含数千朵花的图像。它包含 5 个子目录，每个类都有一个子目录。使用“get_file”方法下载花卉数据集后，它将加载到环境中以供使用。可以通过在模型中引入归一化层来标准化花卉数据。此层称为“Rescaling”层，它使用“map”方法应用于整个数据集。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们正在使用 Google Colaboratory ... 阅读更多

借助缓冲预取、shuffle 方法和 cache 方法，可以配置花卉数据集以提高性能。可以使用缓冲预取来确保可以从磁盘获取数据，而不会导致 I/O 成为阻塞操作。Dataset.cache() 会在第一个 epoch 中从磁盘加载图像后将其保留在内存中。Dataset.prefetch() 将在训练期间重叠数据预处理和模型执行。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？使用了 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理 ... 阅读更多

假设我们有花卉数据集。可以使用 Google API 下载花卉数据集，该 API 基本上链接到花卉数据集。“get_file”方法可用于将 API 作为参数传递。完成此操作后，数据将下载到环境中。可以使用“matplotlib”库对其进行可视化。“imshow”方法用于在控制台上显示图像。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理 ... 阅读更多

可以使用 Keras 预处理 API 预处理花卉数据集。它有一个名为“image_dataset_from_directory”的方法，该方法接受验证集、存储数据所在的目录以及其他参数来处理数据集。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协作创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理普通层堆栈的顺序模型，其中每一层都只有一个输入张量和一个输出张量。使用 keras.Sequential 模型创建图像分类器，并使用 ... 阅读更多