Получение количества элементов в списке в Python - обычная операция. Например, вам нужно будет знать, сколько элементов в списке, когда вы его просматриваете. Помните, что списки могут содержать в качестве своих элементов комбинацию целых чисел, чисел с плавающей запятой, строк, логических значений, других списков и т. д:

# List of just integers
list_a = [12, 5, 91, 18]

# List of integers, floats, strings, booleans
list_b = [4, 1.2, "hello world", True]

Если мы посчитаем элементы list_a, мы получим всего 5 элементов. Если мы сделаем то же самое для list_b, мы получим 4 элемента.

Есть разные способы узнать количество элементов в списке. Подходы различаются, хотите ли вы считать вложенные списки как один элемент или все элементы во вложенных списках, или если вас интересуют только уникальные элементы и т.д.

В этом руководстве мы обсудим детали создания различных синтетических наборов данных с использованием библиотек Numpy и Scikit-learn. Мы увидим, как можно сгенерировать разные образцы из разных распределений с известными параметрами.

Мы также обсудим создание наборов данных для различных целей, таких как регрессия, классификация и кластеризация. В конце мы увидим, как мы можем создать набор данных, имитирующий распределение существующего набора данных.

SQLite - это легкая и простая в настройке система управления реляционными базами данных. SQLite не требует сервера, что является его самым большим преимуществом. В отличие от других СУБД, таких как MySQL или PostgreSQL, не требуется сервер для запуска базы данных. Таким образом, нам не нужна установка.

Количество текстовых данных в Интернете значительно увеличилось за последние десятилетия. Нет сомнений в том, что обработка такого количества информации должна быть автоматизирована, и пакет TextBlob - один из довольно простых способов выполнить NLP - обработку естественного языка.

Он предоставляет простой API-интерфейс для решения общих задач обработки естественного языка (NLP), таких как тегирование части речи, извлечение именных фраз, токенизация, анализ тональности, классификация, перевод и многое другое.

Никаких специальных технических условий для использования этой библиотеки не требуется. Например, TextBlob применим как для Python 2, так и для Python 3. Если у вас нет текстовой информации для проекта, над которым вы хотите работать, TextBlob предоставляет необходимые корпуса из базы данных NLTK.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно при визуализации более чем одной переменной вы хотите добавить к графику легенду, объясняющую, что представляет каждая переменная.

В этой статье мы рассмотрим, как добавить легенду к графику Matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно графики и визуализации Matplotlib делятся с другими.

В этой статье мы рассмотрим, как сохранить график в виде файла изображения 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.

OpenCV-Python - это библиотека Python, специально предназначенная для решения проблем компьютерного зрения. Морфологические преобразования - это несколько простых операций, основанных на форме изображения. Обычно это выполняется на двоичных изображениях. Есть два основных морфологических преобразования.

Расширение и эрозия - две основные операции с изображениями в области математической морфологии. Расширение применяется к двоичным изображениям. Основным эффектом расширения двоичного изображения является постоянное увеличение границ областей пикселей переднего плана (например, обычно белых пикселей). Таким образом, области пикселей переднего плана увеличиваются в размере, а дыры в этих областях становятся меньше.

Функция random() в Python используется для генерации псевдослучайных чисел. Он генерирует числа для некоторых значений, называемых seed значением.