Python Tutorial

Découvrez l'ACP et la façon dont elle peut être utilisée pour extraire des informations des données sans aucune supervision en utilisant deux ensembles de données populaires : Cancer du sein et CIFAR-10.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez différentes façons de fusionner plusieurs DataFrame en Python à l'aide de la bibliothèque Pandas.

Améliorez vos visualisations avec les cartes de couleurs de Matplotlib. Apprenez à choisir la bonne carte des couleurs, à ajuster les classes de couleurs et à résoudre les problèmes de visualisation les plus courants.

Découvrez Snowflake Cortex AI et comment il peut être utilisé pour les LLM et l'apprentissage automatique.

Apprenez à convertir une colonne de tableau de tableur en minuscules en utilisant .str.lower().

Utilisez Python Pandas et sélectionnez des colonnes dans les DataFrames. Suivez notre tutoriel avec des exemples de code et apprenez différentes façons de sélectionner vos données dès aujourd'hui !

Un tutoriel sur les fonctions en Python qui explique comment écrire des fonctions, comment les appeler, et plus encore !

Ce tutoriel vous présentera le concept de détection d'objets en Python à l'aide de la bibliothèque OpenCV et vous expliquera comment l'utiliser pour effectuer des tâches telles que la détection de visages.

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.

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.