Apprendre Python: Fonctions De Calcul, Montpeul’ Swing | Lindy Hop &Amp; Swing À Montpellier

Tue, 25 Jun 2024 17:23:30 +0000
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Écrivez une fonction pour vérifier si un joueur a gagné ou non. Nous devons vérifier toutes les possibilités dont nous avons discuté dans la section précédente. Vérifiez toutes les lignes, colonnes et deux diagonales. Écrivez une fonction pour afficher le tableau car nous montrerons le tableau plusieurs fois aux utilisateurs pendant qu'ils jouent. Écrivez une fonction pour démarrer le jeu. Sélectionnez le premier tour du joueur au hasard. Écrivez une boucle infinie qui s'interrompt lorsque le jeu est terminé (gagnant ou nul). Montrez le tableau à l'utilisateur pour sélectionner l'endroit pour le prochain coup. Demandez à l'utilisateur d'entrer le numéro de ligne et de colonne. Mettez à jour l'endroit avec le signe du joueur respectif. Vérifiez si le joueur actuel a gagné la partie ou non. Si le joueur actuel a gagné la partie, imprimez un message gagnant et brisez la boucle infinie. Ensuite, vérifiez si le tableau est rempli ou non. Apprendre python: fonctions de calcul. Si le tableau est rempli, imprimez le message de dessin et brisez la boucle infinie.

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> Modules non standards > Pandas > Fonctions sur les dataframes Arrondir: (df, 2): arrondi à 2 chiffres significatifs on peut aussi faire: df['A'](4) Calcul de fonctions d'aggrégations sur un dataframe: on prend toujours le dataframe: df = Frame({'A': [1. 1, 2. 7, 5. 3], 'B': [2, 10, 9], 'C': [3. 3, 5. 4, 1. 5], 'D': [4, 7, 15]}, index = ['a1', 'a2', 'a3']) A B C D a1 1. 1 2 3. 3 4 a2 2. 7 10 5. 4 7 a3 5. 3 9 1. 5 15 (): renvoie une Series des moyennes de chaque colonne (en ignorant les NaN): A 3. 033333 B 7. 000000 C 3. 400000 D 8. 666667 (skipna = False): si il y a un NaN sur la ligne, la valeur sortie est NaN. Le défaut est True (axis = 1): calcule les moyennes par ligne plutôt que par colonne. fonctions similaires à mean: min, max median: la médiane. Fonction min max python 2. std: la déviation standard (écart-type) qui par défaut est normalisée avec N-1 (mais on peut le changer avec le paramètre ddof qui vaut 1 par défaut: (ddof = 0)). var: la variance normalisée avec N-1 mad: la MAD. sum, prod: la somme, le produit.

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Jouer au tic tac toe Il y aura deux joueurs dans un match. Deux signes représentent chaque joueur. Les signes généraux utilisés dans le jeu sont X et O. Enfin, il y aura un conseil avec 9 boîtes. Voir le tableau de tic-tac-toe visuellement. Planche d'orteil de tic tac Le gameplay sera le suivant. Tout d'abord, un utilisateur placera son signe dans l'une des cases vides disponibles. Ensuite, le deuxième utilisateur placera son signe dans l'une des cases vides disponibles. Le but des joueurs est de placer leurs signes respectifs complètement en ligne ou en colonne, ou en diagonale. Le jeu continue jusqu'à ce qu'un joueur gagne le jeu ou qu'il se termine par un match nul en remplissant toutes les cases sans match gagnant. Voyons quelques gameplays visuellement. Fonction min max python 3. Gameplay de victoire de Tic Tac Toe Le joueur X gagne le jeu dans le gameplay ci-dessus. Toutes les cases se remplissent en diagonale avec X panneaux. Ainsi, le joueur respectif gagne la partie. Il ya un total de 8 façons d'arranger le même signe et de gagner la partie.

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Maintenant que vous savez comment créer un DataFrame, intéressons à d'autres opérations usuelles sur les données. Pour ce faire, je vous propose d'utiliser un DataSet disponible dans la librairie Seaborn! Le dataset en question comprend des données sur les survivants du naufrage du Titanic! Dans ce chapitre, nous allons suivre une session de travail "typique". import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns titanic = sns. load_dataset('titanic') Aperçu rapide La première chose à faire est de jeter un rapide coup d'oeil à nos données. () Aperçu du dataset Titanic Jetons un coup d'oeil à tous les âges. La fonction unique renvoie les valeurs uniques présentes dans une structure de données Pandas. Manipulez les données contenues dans vos DataFrames - Découvrez les librairies Python pour la Data Science - OpenClassrooms. () array([22., 38., 26., 35., nan, 54., 2., 27., 14., 4., 58., 20., 39., 55., 31., 34., 15., 28., 8., 19., 40., 66., 42., 21., 18., 3., 7., 49., 29., 65., 28. 5, 5., 11., 45., 17., 32., 16., 25., 0. 83, 30., 33., 23., 24., 46., 59., 71., 37., 47., 14. 5, 70. 5, 32. 5, 12., 9., 36. 5, 51., 55.

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C'est pratique si vous voulez créer une liste d'entiers compris entre des nombres spécifiques sans les écrire explicitement. Créons une liste des nombres impairs entre un et cinq en utilisant cette fonction: a = range(1, 6) b = [] for i in a: if i%2! =0: (i) print(b) Output: [1, 3, 5] 12. tranche() Bien que la fonction slice() et la méthode slice traditionnelle donnent des sorties similaires, l'utilisation de slice() dans votre code peut le rendre plus lisible. Fonctions sur les dataframes. Vous pouvez découper n'importe quel itérable modifiable à l'aide de la méthode slice: b = [1, 3, 4, 6, 7, 10] st = "Python tutorial" sliceportion = slice(0, 4) print(b[sliceportion]) print(st[sliceportion]) Output: [1, 3, 4, 6] Pyth Le code ci-dessus donne une sortie similaire lorsque vous utilisez la méthode traditionnelle ci-dessous: print(b[0:4]) print(st[0:4]) 13. formater() La méthode format() vous permet de manipuler votre sortie de chaîne. Voilà comment cela fonctionne: multiple = 5*2 multiple2 = 7*2 a = "{} is the multiple of 5 and 2, but {} is for 7 and 2" a = (multiple, multiple2) print(a) Output: 10 is the multiple of 5 and 2, but 14 is for 7 and 2 14. bande() La méthode strip() de Python supprime les premiers caractères d'une chaîne.

L'entraînement se fait en une ligne de code: (x_train, y_train) Il est possible de connaître le nombre total d'échantillon de la banque de données à l'aide de la fonction len (pour lenght). ici 1780 images sont disponibles. Nous pouvons maintenant regarder ce que donne le réseau pour les images suivantes, qui n'ont pas été vues par le réseau lors de l'entraînement. Nous réalisons le test pour les 10 premières images de test (x_test [:10]) et nous comparons les résultats avec la cible (y_test [:10]). Pour les 10 premières images de test, les estimations sont excellentes! Nous pouvons maintenant évaluer le réseau pour toutes les images de test. Le vecteur y_pred contient l'ensemble des prédictions sur les images de test. On clacul le nombre d'images avec erreur en comparant les valeurs estimées (y_pred) avec les cibles (y_test). L'opérateur qui permet de comparer deux éléments différents s'ecrit '! Fonction min max python programming. =' en python. Le taux d'erreur s'écrit comme la somme du nombre d'images pour lesquelles il y a une erreur de prédiction, divisée par le nombre total d'images testées.

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