Python Tutorial

Dans ce tutoriel, vous apprendrez la classification par arbre de décision, les mesures de sélection des attributs et comment construire et optimiser un classificateur par arbre de décision à l'aide du package Python Scikit-learn.

Apprenez à utiliser les requêtes HTTP de Python pour interagir avec les API REST. Ce guide couvre les requêtes GET et POST, les exemples et les meilleures pratiques pour l'intégration de l'API.

Découvrez les chaînes de caractères Python. Trouvez différents exemples et types de format de docstrings pour Sphinx, Numpy et Pydoc.

L'importation de données est la première étape de tout projet de science des données. Découvrez pourquoi les scientifiques des données d'aujourd'hui préfèrent la fonction pandas read_csv() pour ce faire.

Apprenez ce qu'est un fichier exécutable et pourquoi il peut être utile, tout en regardant comment convertir un script Python en un exécutable à l'aide de auto-py-to-exe.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par forêt aléatoire avec scikit-learn, en se concentrant sur les concepts, le flux de travail et les exemples. Nous verrons également comment utiliser la matrice de confusion et l'importance des caractéristiques.

Apprenez à lire et à importer des fichiers Excel en Python, à écrire des données dans ces feuilles de calcul et à trouver les meilleurs packages pour ce faire.

Découvrez notre guide pas à pas sur l'exécution de commandes externes à l'aide du module subprocess de Python, avec des exemples à l'appui.

Découvrez le module Python pickle : apprenez ce qu'est la sérialisation, quand (ne pas) l'utiliser, comment compresser des objets picklés, le multiprocessing, et bien plus encore !

Maîtrisez les exposants en Python à l'aide de diverses méthodes, des fonctions intégrées aux puissantes bibliothèques comme NumPy, et exploitez-les dans des scénarios réels pour acquérir une compréhension plus approfondie.

Apprenez tout sur la compréhension des dictionnaires en Python : comment vous pouvez l'utiliser pour créer des dictionnaires, pour remplacer les boucles for (imbriquées) ou les fonctions lambda par map(), filter() et reduce(), ... !

Apprenez à convertir des chaînes Python en entiers dans ce tutoriel rapide.