Tutoriel Python

Pour vous connecter via l'API GPT-4o, veuillez obtenir votre clé API auprès d'OpenAI, installer la bibliothèque Python OpenAI et l'utiliser pour envoyer des requêtes et recevoir des réponses des modèles GPT-4o.

Cet article présente la fonction action-valeur, un concept central de l'apprentissage par renforcement, et vous explique comment la mettre en œuvre à l'aide du Q-learning et des DQN en Python.

Découvrez l'automatisation Python, y compris les concepts fondamentaux, les bibliothèques clés, le travail avec les données, l'utilisation des améliorations de l'IA et les meilleures pratiques. Inclut des exemples concrets.

Apprenez à élever votre storytelling de données avec les formes de Plotly. Ce guide propose une marche à suivre complète pour ajouter et styliser des annotations en Python, des rectangles et lignes de base aux géométries interactives avancées.

Apprenez à utiliser la fonction filter() de Python pour extraire des éléments de listes ou d'autres itérables. Comprendre les principales différences entre le filtre et les outils Python similaires.

Découvrez ce qu'est Python, à quoi il sert et comment il se compare à d'autres solutions comme Marshmallow ou les classes de données de Python.

Apprenez à utiliser la fonction Python len() pour trouver rapidement la taille des chaînes de caractères, des listes, des dictionnaires et d'autres structures de données. Découvrez des exemples pratiques et des erreurs courantes à éviter lorsque vous utilisez len() dans votre propre code.

Suivez ces étapes pour commencer à exécuter des scripts Python dans Tableau à l'aide de TabPy. Cela vous permettra de créer des pipelines de modélisation et d'analyse pour vos visualisations Tableau.

Découvrez FastHTML, une bibliothèque Python pour la création de pages web dynamiques. Inclut des exemples d'application dans le monde réel.

Apprenez ce qui cause les importations circulaires dans Python, comment elles cassent votre code, et explorez des stratégies éprouvées pour les détecter, les corriger et les prévenir dans des projets réels.

Apprenez à lire efficacement des fichiers CSV dans PySpark. Explorez les options, la gestion des schémas, la compression, le partitionnement et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine du big data.

Apprenez les techniques de filtrage efficaces de PySpark avec des exemples. Améliorez les performances à l'aide des fonctions de pushdown des prédicats, d'élagage des partitions et de filtrage avancé.