เมื่อจำเป็นต้องรับคีย์เฉพาะทั้งหมดจากรายการพจนานุกรม ค่าของพจนานุกรมจะถูกทำซ้ำและแปลงเป็นชุด สิ่งนี้ถูกแปลงเป็นรายการและแสดงบนคอนโซล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [{'hi' : 11, 'there' : 28}, {'how' : 11, 'are' : 31}, {'you' : 28, '

ได้ เราสามารถใช้ตัวดำเนินการ &เพื่อค้นหาคอลัมน์ทั่วไประหว่างสอง DataFrames ขั้นแรก ให้เราสร้าง DataFrames สองอัน - # creating dataframe1 dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Cubic_

เมื่อจำเป็นต้องพิมพ์ตัวเลขที่จัดเรียงซึ่งเกิดจากการรวมองค์ประกอบของอาร์เรย์ วิธีหนึ่งสามารถกำหนดได้ว่าจะเรียงลำดับตัวเลขก่อนและแปลงตัวเลขเป็นจำนวนเต็ม วิธีอื่นจะจับคู่รายการนี้กับสตริง และจัดเรียงใหม่อีกครั้ง ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน def get_sorted_nums(my_num): my_num = 

เมื่อจำเป็นต้องค้นหาสตริงทั้งหมดที่เป็นสตริงย่อยของรายการสตริงที่กำหนด ระบบจะใช้แอตทริบิวต์ set และ list ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list_1 = ["Hi", "there", "how", "are", "you"] my_list_2 = ["Hi", "there", &q

ในการกรองแถวตามค่าของคอลัมน์ เราสามารถใช้ฟังก์ชัน query() ในฟังก์ชัน กำหนดเงื่อนไขที่คุณต้องการกรองระเบียน ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ต่อไปนี้เป็นข้อมูลของเรากับ Team Records - Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['

เมื่อจำเป็นต้องรับเซตย่อยทั้งหมดที่มีผลรวมเฉพาะ s วิธีการถูกกำหนดให้ทำซ้ำผ่านรายการและรับชุดค่าผสมทั้งหมดของรายการ และหากตรงกับผลรวม จะมีการพิมพ์บนคอนโซล ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน from itertools import combinations def sub_set_sum(size, my_array, sub_set_sum):    for

เมื่อจำเป็นต้องแปลงรายการเป็นรายการชุด จะใช้วิธี แผนที่ ชุด และ รายการ ตัวอย่าง ด้านล่างนี้เป็นการสาธิตสิ่งเดียวกัน my_list = [[2, 2, 2, 2], [1, 2, 1], [1, 2, 3], [1,1], [0]] print("The list of lists is: ") print(my_list) my_result = list(map(set, my_list)) print("The resultant li

ในการสร้าง Pivot Table ให้ใช้ pandas.pivot_table() เพื่อสร้างตารางเดือยสไตล์สเปรดชีตเป็น DataFrame ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame พร้อมบันทึกทีม - dataFrame = pd.DataFrame({'Team ID': {0: 5, 1: 9, 2: 6, 3: 11, 4: 2, 5: 7 },'Team Name': {0: '

ในการใส่คำอธิบายประกอบแผนผังคู่ของ Seaborn เราสามารถใช้ fig.text() วิธีการ ขั้นตอน นำเข้าแพ็คเกจ Seaborn, Pandas, Numpy และ Pyplot กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างดาต้าเฟรม Pandas ของข้อมูลตารางสองมิติ ปรับขนาดได้ และอาจต่างกันได้ พล็อตความสัมพันธ์แบบคู่ในชุดข้อมูล โด

ในการปรับขนาดแกน Y แบบทวีคูณด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย กำหนดค่าเริ่มต้นของตัวแปร dt สำหรับขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy ตั้งค่ามาตราส่วนเลขชี้กำลังสำหรับแกน Y โดยใช้ plt.

ในการเพิ่มคำอธิบายด้วยเส้นแนวตั้งใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อตเส้นแนวตั้งด้วยสีแดง เส้นสามารถมีทั้งรูปแบบเส้นทึบที่เชื่อมต่อจุดยอดทั้งหมด และเครื่องหมายที่จุดยอดแต่ละจุด วางคำอธิบายบนโครงเรื่องด้ว

วิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ (FEM) ถูกใช้ในงานที่หลากหลาย เช่น การสร้างแบบจำลองของวัสดุประเภทต่างๆ การทดสอบรูปทรงที่ซับซ้อน การแสดงภาพเอฟเฟกต์ในพื้นที่ซึ่งกระทำต่อพื้นที่เล็กๆ ของการออกแบบ โดยพื้นฐานแล้วจะแบ่งโดเมนเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนง่ายๆ ที่เรียกว่า องค์ประกอบจำกัด สมการง่ายๆ ที่สร้างแบบจำลององค์

เราสามารถใช้ pandas.DataFrame.corr เพื่อคำนวณความสัมพันธ์แบบคู่ของคอลัมน์ โดยไม่รวมค่า NULL ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์บ่งบอกถึงความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์อยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 เพื่อให้ได้ความสัมพันธ์ระหว่างคอลัมน์ตัวเลขสองคอลัมน์ในดาต้าเฟรมของ Pandas เราสามารถ

ในการบันทึกพล็อตฮิสโตแกรมใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล k สำหรับฮิสโตแกรม พล็อตฮิสโตแกรมโดยใช้ hist() วิธีการ หากต้องการบันทึกฮิสโตแกรม ให้ใช้ plt.savefig(image_name) . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอ

ในการพล็อตข้อมูลจากไฟล์ .txt โดยใช้ matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นรายการว่างสำหรับ bar_names และ bar_heights เปิดไฟล์ .txt ตัวอย่างในโหมดอ่าน r และต่อท้ายรายการชื่อแถบและความสูงของ สร้างพล็อตแบบแท่ง หากต้องการแสดงรูป ให้

ในการวาดเส้นโค้งเชื่อมจุดสองจุดแทนที่จะเป็นเส้นตรงใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย กำหนด draw_curve() วิธีการสร้างเส้นโค้งด้วยนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ พล็อตจุดข้อมูล point1 และ point2 พล็อตจุดข้อมูล x และ y ที่ส่งคืนจาก draw_curve()

เพื่อให้ได้ค่าคอลัมน์ต่ำสุด ให้ใช้ฟังก์ชัน min() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารี Pandas ที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pd ตอนนี้ ให้สร้าง DataFrame ที่มีสองคอลัมน์ - dataFrame1 =pd.DataFrame ( { รถยนต์:[BMW, Lexus, Audi, Tesla, Bentley, Jaguar], หน่วย:[100, 150, 110 , 80, 110, 90] }) การหาค่าต่ำสุดของคอลัมน์เ

เราสามารถสร้าง Pivot Table ที่มีหลายคอลัมน์ได้ ในการสร้าง Pivot Table ให้ใช้ pandas.pivot_table เพื่อสร้างตารางเดือยสไตล์สเปรดชีตเป็น DataFrame ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DataFrame พร้อมบันทึกทีม - dataFrame = pd.DataFrame({'Team ID': {0: 5, 1: 9, 2: 6, 3: 1

ในการตรวจสอบ ให้ใช้วิธี isinf() หากต้องการหาจำนวนค่าอนันต์ ให้ใช้ sum() ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีที่จำเป็นด้วยนามแฝงที่เกี่ยวข้อง - import pandas as pd import numpy as np สร้างพจนานุกรมรายการ เราได้ตั้งค่าอินฟินิตี้โดยใช้ Numpy np.inf − d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.in

หากต้องการเพิ่มคอลัมน์ใหม่ที่มีค่าคงที่ ให้ใช้วงเล็บเหลี่ยม เช่น ตัวดำเนินการดัชนีและตั้งค่านั้น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้าง DataFrame ที่มี 4 คอลัมน์ - dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'BBMW', 'Mustang