Добро пожаловать в этот учебник по набору данных MNIST. В этом руководстве мы узнаем, что такое набор данных MNIST, как импортировать его в Python и как построить его с помощью matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.

В этом руководстве мы рассмотрим, как изменить частоту тиков в Matplotlib. Мы сделаем это как на уровне фигуры, так и на уровне оси.

В этом руководстве мы узнаем, как нормализовать данные в Python. При нормализации меняем масштаб данных. Чаще всего масштабирование данных изменяется в диапазоне от 0 до 1.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.

В этом руководстве мы рассмотрим, как установить диапазон оси (xlim, ylim) в Matplotlib, чтобы обрезать или расширить представление до определенных пределов.

Недавно я реализовал поддержку тегов AI для видео в моем продукте Sortal. Частью этой функции является то, что вы можете затем воспроизводить загруженные вами видео. Я подумал, нет проблем - потоковое видео кажется довольно простым.

Современные технологии НЛП позволяют нам анализировать естественные языки на разных уровнях: от простой сегментации текстовой информации до более сложных методов категоризации настроений.

Однако это не обязательно означает, что вы должны быть очень продвинутыми в программировании для реализации высокоуровневых задач, таких как анализ тональности в Python.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. От простых до сложных визуализаций - это библиотека для большинства.

В этом уроке мы рассмотрим, как построить график рассеивания в Matplotlib.

Pandas - чрезвычайно популярный фреймворк для обработки данных в Python. Во многих случаях вам может потребоваться перебрать данные - либо для их распечатки, либо для выполнения с ними некоторых операций.

В этом руководстве мы рассмотрим, как перебирать строки в Pandas DataFrame.

Списки полезны по-разному по сравнению с другими типами данных из-за их универсальности. В этой статье мы рассмотрим одну из самых распространенных операций со списками - поиск индекса элемента.

Мы рассмотрим различные сценарии поиска элемента, то есть нахождение первого, последнего и всех вхождений элемента. А также что происходит, когда искомого элемента не существует.

Термин нарезка в программировании обычно относится к получению подстроки, подкортежа или подсписка из строки, кортежа или списка соответственно.

Python предлагает множество простых способов разрезать не только эти три, но и любые итерируемые объекты. Итерация, как следует из названия, любой объект, который может повторяться.

В этой статье мы рассмотрим все, что вам нужно знать о нарезке списков в Python.