Python Tutorial

Choisissez la bonne technique d'inversion de liste Python entre reverse(), slicing, reversed() et list comprehensions. Utilisez ces méthodes pour effectuer des tâches telles que le tri de données et l'alignement de séquences.

Apprenez tout ce que vous devez savoir sur l'opération de tri par fusion en Python et comment mettre en œuvre cet algorithme essentiel pour le tri de grandes bases de données.

Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec PyTorch.

Découvrez les subtilités de la distribution binomiale négative et ses applications. Apprenez à modéliser efficacement les données de comptage. Explorez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Découvrez l'interpolation de chaînes de caractères en Python, son utilité et quand l'utiliser. Inclut des exemples concrets et des bonnes pratiques.

Dans ce tutoriel Python, vous aborderez la conversion implicite et explicite des types de données des structures de données primitives et non primitives à l'aide d'exemples de code !

Découvrez le théorème du gradient de politique en RL et comment le dériver mathématiquement. Mettre en œuvre un algorithme basé sur les gradients de politique pour résoudre un environnement RL simple dans le gymnase.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à faire correspondre approximativement des chaînes de caractères et à déterminer leur degré de similitude à l'aide de plusieurs exemples.

Apprenez à construire des interfaces de ligne de commande efficaces en Python à l'aide du module argparse. Ce guide vous présente les fonctionnalités de base et avancées, avec des exemples pratiques et des conseils pour améliorer vos compétences en programmation.

Maîtrisez les f-strings de Python, la manière la plus élégante de gérer le formatage des chaînes de caractères dans votre code. Ce guide couvre tous les aspects, de la syntaxe de base aux techniques avancées. Apprenez à écrire un code plus propre et plus facile à maintenir à l'aide d'exemples concrets.

Découvrez comment le découpage permet d'extraire, de réorganiser et d'analyser vos données sans effort. Exploitez les indices négatifs, les tranches multidimensionnelles et les valeurs de pas avancées pour une précision totale.

Découvrez comment fonctionne la recherche linéaire et pourquoi elle est idéale pour les petits ensembles de données non triés. Découvrez des implémentations simples en Python, notamment des méthodes itératives et récursives, et apprenez quand choisir la recherche linéaire plutôt que d'autres algorithmes.