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.

JavaScript является однопоточным, поэтому любой запущенный JavaScript также останавливает отклик веб-страниц. Во многих случаях это не проблема, потому что код выполняется достаточно быстро, поэтому любое заикание пользовательского интерфейса практически незаметно для пользователя.

Однако это может стать серьезной проблемой, если код требует больших вычислительных ресурсов или если оборудование пользователя недостаточно мощно.

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.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее полезных инструментов, которые обеспечивают лучший опыт разработки при кодировании на Go. Go предоставляет нам несколько замечательных инструментов, а также пакет, который мы можем использовать для написания собственных инструментов Go, соответствующих нашим потребностям.

Предпосылки

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.

Интернационализация (i18n) и локализация имеют решающее значение при разработке программного обеспечения для расширения охвата вашего приложения. Иногда даже требуется создать приложение со встроенным в него определенным языком. Например, большинство страниц правительственных веб-сайтов переведены на местный и национальный язык своей страны.

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.

Сортировка относится к расположению элементов списка в определенном порядке (числовом или буквенном). Сортировка обычно используется вместе с поиском.

Как правило, легче искать элемент (называемый ключом) в данном списке, если список отсортирован как визуально, так и алгоритмически.

Существует много способов (алгоритмов) сортировки заданного списка элементов. Сортировка слиянием - один из наиболее популярных и эффективных способов сделать это.

Сортировка относится к расположению элементов списка в определенном порядке (числовом или алфавитном). Сортировка обычно используется вместе с поиском.

За прошедшие годы было разработано множество алгоритмов сортировки, и одним из самых быстрых на сегодняшний день является Quicksort.

Quicksort использует стратегию «разделяй и властвуй» для сортировки заданного списка элементов. Это означает, что алгоритм разбивает проблему на подзадачи, пока они не станут достаточно простыми для непосредственного решения.