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fonctions de calcul Les fonctions de calcul max() / min() Retourne la valeur la plus élévée pour max() et la plus basse pour min() v = max([1, 3, 2, 6, 99, 1]); print (v) v = min(1, 4, 6, 12, 1); print (v) randint() Retourne un int aléatoire. import random v = random. randint(1, 11); print (v) random():Retourne une valeur aléatoire. randint(); print (v) round(number): Arrondi un nombre. print (round(1. 2)) # donne 1 sum(... ) Additionne les valeurs d'un élément itérable. sum ([ 1, 2, 3]) # donne 6 (x): Renvoie la partie entière par excès de x import math v = math. ceil (1. 3); print (v) # donne 2 (x): Renvoie la valeur absolue de x. Fonction min max python web. math. factorial ( x): Renvoie la factorielle de x sous forme d'entier math. floor ( x): Renvoie la partie entière (par défaut) de x (4. 9) # donne 4 math. fmod ( x, y): donne le reste de la division de x par y (11, 4) # donne 3 math. sqrt ( x): Renvoie la racine carrée de x. pi: donne la constante mathématique π = 3. 14... -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ex1: Écrire une fonction cube qui retourne le cube d'un nombre donné, puis écrire une autre fonction volumeSphere qui calcule le volume d'une sphère de rayon R fourni en argument et qui utilise la fonction cube.

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5, 40. 5, 44., 1., 61., 56., 50., 36., 45. 5, 20. 5, 62., 41., 52., 63., 23. 5, 0. 92, 43., 60., 10., 64., 13., 48., 0. 75, 53., 57., 80., 70., 24. 5, 6., 0. 67, 30. 42, 34. 5, 74. Apprendre python: fonctions de calcul. ]) Mentionnons aussi l'excellente fonction describe. Elle donne des statistiques diverses (moyenne, maximum, minimum, etc. ) sur les données contenues dans chaque colonne: scribe(include="all") Description de titanic L'argument include="all" sert à inclure les colonnes non-numérique dans l'analyse. Cette fonction nous fournit pleins de données très utiles sur la répartition de nos données (minimum, maximum, moyenne, etc. ) Données manquantes Vous aurez remarqué, dans la sortie de la fonction describe, des valeurs NaN. C'est une valeur définie pour représenter quelque chose qui n'est pas un nombre (Not a Number) alors que son type l'exige. Par exemple, on obtient NaN si on demande à Pandas de calculer la moyenne d'une colonne de texte. Plus généralement, le résultat de toute opération impliquant une NaN est à son tour un NaN.

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Dans l'exemple présenté ici, on a un taux d'erreur d'environ 11, 8%, ce qui signifie que 88, 2% des prédictions sont correctes. Nous pouvons enfin sélectionner les mauvaises prédictions pour les afficher. Ici nous choisissons le 2 ème élément dont la prédiction est érronée (i=1, attention on commence à compter à partir de 0). Il est aussi possible d'utiliser notre réseau pour reconnaître de nouveaux chiffres manuscrits. Dans cet exercice, nous avons utilisé un réseau de neurones extrêmement simple et classifié des images de basse résolution. Fonctions sur les dataframes. Nous allons maintenant voir dans l'article suivant comment le deep learning a permis de révolutionner la classification d'images.

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Voilà comment cela fonctionne: columns = ["Cart_name", "First_name", "Last_name"] for i in columns: i = place("_", " ") print(i) Output: Cart name First name Last name Continuez à apprendre à tirer parti de la puissance de Python En tant que langage de programmation compilé de haut niveau, avec un vaste support communautaire, Python continue de recevoir de nombreuses fonctions, méthodes et modules supplémentaires. Et bien que nous ayons couvert la majorité des plus populaires ici, l'étude de fonctionnalités telles que les expressions régulières et l'examen plus approfondi de leur fonctionnement pratique vous aideront à suivre le rythme de l'évolution de Python.

Ci-dessus, nos images sont en noir et blanc, et font 8x8 pixels. Chaque image est donc représentée par 64 valeurs. Ces images sont des points dans un espace à 64 dimensions. Le modèle est une fonction de ces 64 valeurs, qui fournit une unique valeur en sortie, sa prédiction pour le chiffre représenté par l'image. Ici, on fournit d'abord une image du chiffre 3 au modèle. Le modèle prédit que cette image correspond au chiffre 9, et donc se trompe. Le programme compare cette prédiction à l'étiquette correspondante (3), et quantifie l'erreur commise par le modèle. À partir de cette erreur, le programme adapte l'ensemble des paramètres du modèle pour se rapprocher de la prédiction désirée. Puis il passe aux images suivantes. À la longue, le modèle devient capable de reconnaître de nouveaux chiffres avec précision. Nous proposons un petit tutoriel dans lequel vous pourrez entraîner vous-même un réseau de neurones à reconnaître des chiffres manuscrits. Fonction min max python.org. Le tutoriel est sous Jupiter: Sur cette page, exécutez les cellules de code dans l'ordre en pressant shift+entrée.