将 1 到 100 的魔法数字追加的结果是：魔法数字序列：0 1 1 10 2 19 3 28 4 37 5 46 6 55 7 64 8 73 9 82 10 91 11 100 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法 - 方案 1 创建列表推导式将 1 到 100 的值追加到列表 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：回文名称是： Id Name 0 1 bob 2 3 hannah 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法 - 方案 1 定义数据框 在 for 循环内的集合中创建列表推导式，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 l = [ i for i in df['Name'] if(i==i[::-1])] 中。最后，使用 isin() 检查列表值是否存在于 df['Name'] 列中。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

假设您有一个时间序列，本地化亚洲时区的结果为：索引是：DatetimeIndex(['2020-01-05 00:30:00+05:30', '2020-01-12 00:30:00+05:30', '2020-01-19 00:30:00+05:30', '2020-01-26 00:30:00+05:30', '2020-02-02 00:30:00+05:30'], dtype='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='W-SUN') 方案定义数据框 使用 pd.date_range() 函数创建时间序列，起始时间为 '2020-01-01 00:30'，周期为 5，tz = 'Asia/Calcutta'，然后将其存储为 time_index。time_index = pd.date_range('2020-01-01 00:30', periods = 5, freq ='W', tz = 'Asia/Calcutta') 将 df.index 设置为从 time_index 存储本地化时区 df.index = time_index 最后打印本地化时区 示例让我们检查… 阅读更多

假设您在数据框中有一个 datetime 列，分离日期和时间的结果为： datetime date time 0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 3 2020-01-04 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 4 2020-01-05 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 5 2020-01-06 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法 - 方案 1 定义一个数据框 'datetime' 列，使用 pd.date_range()。它定义如下：pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00', periods=6)}) 设置 for 循环 d 变量，逐个访问 df['datetime'] 列。从 for 循环中转换日期和时间，并将其保存为 df['date']… 阅读更多

假设您有一个序列，并且具有排序唯一值的数字索引为：排序的唯一值 - 数字索引数组 [2 3 0 3 2 1 4] ['apple' 'kiwi' 'mango' 'orange' 'pomegranate'] 为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - 方案 应用 pd.factorize() 函数到非唯一元素的列表中，并将其保存为索引 index_value。index, unique_value = pd.factorize(['mango', 'orange', 'apple', 'orange', 'mango', 'kiwi', 'pomegranate']) 打印索引和元素。结果在未对唯一值及其索引进行排序的情况下显示 应用 pd.factorize() 到列表元素中，并设置 sort=True，然后将其保存为 sorted_index, unique_valuesorted_index, unique_value = pd.factorize(['mango', 'orange', 'apple', 'orange', 'mango',… 阅读更多

假设您有一个数据框，大小为 3 的滚动窗口计算结果为：滚动窗口的平均值为： Id Age Mark 0 NaN NaN NaN 1 1.5 12.0 85.0 2 2.5 13.0 80.0 3 3.5 13.5 82.5 4 4.5 31.5 90.0 5 5.5 60.0 87.5 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法 - 方案 定义一个数据框 应用 df.rolling(window=2).mean() 计算大小为 3 的滚动窗口平均值 isdf.rolling(window=2).mean() 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, 6], … 阅读更多

假设您有一个序列，从序列中每个元素切片子字符串的结果为：0 Ap 1 Oa 2 Mn 3 Kw 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法 - 方案 1 定义一个序列 应用 str.slice 函数，起始位置为 0，结束位置为 4，步长为 2，从序列中切片子字符串。data.str.slice(start=0, stop=4, step=2) 示例让我们检查以下代码以更好地理解 - import pandas as pd data = pd.Series(['Apple', 'Orange', 'Mango', 'Kiwis']) print(data.str.slice(start=0, stop=4, step=2)) 输出0 Ap 1 Oa 2 Mn 3 Kw 方案 2 定义一个序列 应用字符串索引切片，从 0 开始… 阅读更多

通过添加额外的训练数据，可以使用增强来减少过拟合。这是通过创建一个使用“RandomFlip”层的顺序模型来完成的。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，这有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，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

可以使用 Tensorflow 和 Python，借助 'matplotlib' 库来可视化训练结果。'plot' 方法用于在控制台上绘制数据。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，这有助于构建一个顺序模型，该模型用于处理简单的层堆栈，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… 阅读更多

使用' '分隔符分割字符串并将其转换为序列的结果如下：0    apple 1    orange 2    mango 3    kiwi 为了解决这个问题，我们将遵循以下方法：方法1：定义一个名为split_str()的函数，它接受两个参数：字符串和分隔符。在分隔符值内创建s.split()函数，并将其存储为split_data。split_data = s.split(d)将split_data应用于pd.Series()以生成序列数据。pd.Series(split_data)最后，调用该函数以返回结果。示例让我们检查以下代码以更好地理解：import pandas as pd def split_str(s, d):    split_data = s.split(d)    print(pd.Series(split_data)) split_str('apple\torange\tmango\tkiwi', '\t')输出0    apple 1   ... 阅读更多