应用增强和 dropout 方法（以避免过拟合）后的花卉数据集可以使用 ‘matplotlib’ 库进行可视化。这是使用 ‘plot’ 方法完成的。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理层堆栈的顺序模型，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络来构建学习... 阅读更多

假设您有一个序列，将转换为虚拟变量的结果为：    女性 男性 0    0    1 1    1    0 2    0    1 3    1    0 4    0    1 5    0    0 6    1    0 7    1    0要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案创建一个包含 ‘男性’ 和 ‘女性’ 元素的列表并分配到 Series 中。在序列内应用 get_dummies 函数并将 dummy_na 值设置为 False。它在下面定义，pd.get_dummies(series, dummy_na=False)示例让我们检查以下代码以更好地理解... 阅读更多

假设您有一个数据框，转换为 latex 的结果为： \begin{tabular}{lrr} \toprule {} &   Id &  Age \ \midrule 0 &    1 &    12 \ 1 &    2 &    13 \ 2 &    3 &    14 \ 3 &    4 &    15 \ 4 &    5 &    16 \ \bottomrule \end{tabular}解决方案要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 -定义一个数据框将 to_latex() 函数应用于数据框并将 index 和 multirow 值设置为 True。它在下面定义，df.to_latex(index = True, multirow = True)示例让我们... 阅读更多

增强模型可以使用 ‘compile’ 方法进行编译，该方法还将验证数据和时期数（训练步骤数）作为参数传递到方法中。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理层堆栈的顺序模型，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积... 阅读更多

生成偶数长度随机四位数 pin 号码的结果为：输入序列大小 4 随机四位数 pin 号码序列 0    0813 1    7218 2    6739 3    8390要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案创建一个空列表并将结果设置为 True设置 while 循环并从用户那里获取大小设置 if 条件以查找大小是偶数还是奇数。如果大小为奇数，则将结果分配为 False 并运行循环，直到输入偶数。l = [] while(True):    size = int(input("输入... 阅读更多

假设您有一个数据框，删除唯一前缀城市名称的结果为：   Id  城市 2 3 Kolkata 3 4 Hyderabad 6 7 Haryana 8 9 Kakinada 9 10 Kochin要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案定义一个数据框创建一个空列表以首先附加所有城市列值的第一个字符，l = [] for x in df['City']:    l.append(x[0])创建另一个空列表以过滤重复的字符。设置 for 循环和 if 条件以附加唯一的字符。它在下面定义，l1 = [] for j in l:    if(l.count(j)>1):       if(j not in ... 阅读更多

将摄氏度转换为华氏度的结果为：  Id 摄氏度 华氏度 0 1  37.5    99.5 1 2  36.0    96.8 2 3  40.0    104.0 3 4  38.5    101.3 4 5  39.0    102.2要解决此问题，我们将按照以下方法操作 -解决方案 1定义一个具有 ‘Id’ 和 ‘摄氏度’ 列值的数据框应用 df.assign 函数在编写 lambda 函数内将摄氏度值乘以 (9/5)*df[摄氏度]+32 并将其分配给华氏度。它在下面定义 -df.assign(Fahrenheit = lambda x: (9/5)*x['Celsius']+32)示例让我们检查以下代码以更好地理解 -import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Id':[1, 2, 3, 4, 5], ... 阅读更多

将 1 到 100 的幻数附加的结果为：幻数系列： 0       1 1       10 2       19 3       28 4       37 5       46 6       55 7       64 8       73 9       82 10      91 11     100要解决此问题，我们将按照以下方法操作 -解决方案 1创建列表推导式以将 1 到 100 的值附加到列表 ls 中。ls = [i for i in range(1, 101)]应用 ... 阅读更多

打印回文名称的结果为 -回文名称为：    Id   名称 0   1   bob 2   3   hannah要解决此问题，我们将按照以下方法操作 -解决方案 1定义一个数据框在设置 for 循环内创建列表推导式以使用 i 变量访问 df[‘Name’] 列中的所有值，并设置 if 条件以比较 i==i[::-1]，然后将 i 值添加到列表中 l = [ i for i in df['Name'] if(i==i[::-1])]最后，使用 isin() 检查 df[‘Name’] 列中是否存在列表值 df[df['Name'].isin(l)]示例让我们检查以下代码以更好地理解 -import pandas as pd data = ... 阅读更多

增强模型可以使用 ‘compile’ 方法进行编译，该方法还将 ‘SparseCategoricalCrossentropy’ 作为参数来计算与训练相关的损失。阅读更多：什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个用于处理层堆栈的顺序模型，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。包含至少一层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络来构建学习模型。我们... 阅读更多