1 से 100 तक जादुई संख्याओं को जोड़ने का परिणाम है, magic number series: 0       1 1       10 2       19 3       28 4       37 5       46 6       55 7       64 8      

सेल्सियस को फारेनहाइट में बदलने का परिणाम,  Id Celsius Fahrenheit 0 1  37.5    99.5 1 2  36.0    96.8 2 3  40.0    104.0 3 4  38.5    101.3 4 5  39.0    102.2 इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए तरीकों का पालन करेंगे - स

मान लें कि आपके पास डेटाफ़्रेम है, अद्वितीय उपसर्ग शहर के नाम हटाने का परिणाम है,   Id  City 2 3 Kolkata 3 4 Hyderabad 6 7 Haryana 8 9 Kakinada 9 10 Kochin इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान डेटाफ़्रेम परिभाषित करें शहर के सभी कॉलम मानों को पहले चार में

सम-लंबाई वाले यादृच्छिक चार-अंकीय पिन नंबर उत्पन्न करने का परिणाम, enter the series size 4 Random four digit pin number series 0    0813 1    7218 2    6739 3    8390 इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान एक खाली और सूची बनाएं और

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और लेटेक्स में कनवर्ट करने का परिणाम है, \begin{tabular}{lrr} \toprule {} &   Id &  Age \\ \midrule 0 &    1 &    12 \\ 1 &    2 &    13 \\ 2 &    3 &    14 \\ 3 &

मान लें, आपके पास डमी वैरिएबल में कनवर्ट करने के लिए एक श्रृंखला और परिणाम है,    Female Male 0    0    1 1    1    0 2    0    1 3    1    0 4    0    1 5    0    0 6 &n

मान लें, आपके पास डेटाफ़्रेम है और दिनांक, माह, वर्ष कॉलम का परिणाम है,       date  day  month  year 0 17/05/2002 17   05    2002 1 16/02/1990 16   02    1990 2 25/09/1980 25   09    1980 3 11/05/2000 11   05   &nbs

मान लें, आपके पास दो श्रृंखलाएं हैं और दो श्रृंखलाओं को डेटाफ़्रेम में संयोजित करने का परिणाम है,  Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15 इसे हल करने के लिए, हमारे पास तीन अलग-अलग दृष्टिकोण हो सकते हैं। समाधान 1 दो श्रृंखलाओं को श्रृंखला1 और श्रृंखला2 के रूप में परिभाषित करें डेटाफ़्र

ऊंट केस स्ट्रिंग्स को श्रृंखला में विभाजित करने का परिणाम, enter the sring: pandasSeriesDataFrame Series is: 0    pandas 1    Series 2    Data 3    Frame dtype: object इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे - समाधान इनपुट स्ट्रिंग को स्वीक

UTF-8 स्ट्रिंग्स को Tensorflow टेक्स्ट का उपयोग करके विभाजित किया जा सकता है। यह यूनिकोडस्क्रिप्टटोकनाइज़र की मदद से किया जा सकता है। यूनिकोडस्क्रिप्टटोकनाइज़र एक टोकननाइज़र है जिसे बनाया जाता है, जिसके बाद स्ट्रिंग पर यूनिकोडस्क्रिप्टटोकनाइज़र में मौजूद टोकनाइज़ विधि को कॉल किया जाता है। और पढ़ें:

Tensorflow टेक्स्ट का उपयोग unicode_split विधि का उपयोग करके स्ट्रिंग्स को वर्ण द्वारा विभाजित करने के लिए किया जा सकता है, पहले स्प्लिट स्ट्रिंग्स को एन्कोड करके, और फिर एक वेरिएबल को फ़ंक्शन कॉल असाइन करके। यह चर फ़ंक्शन कॉल का परिणाम रखता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका न

यह देखने के लिए कि क्या किसी स्ट्रिंग में कोई विशेष गुण है या नहीं, HS_TITLE_CASE, IS_NUMERIC_VALUE, या HAS_SOME_PUNCT_OR_SYMBOL जैसी विशिष्ट स्थितियों के साथ वर्डशेप पद्धति का उपयोग किया जा सकता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता

व्हाइटस्पेसटोकनाइज़र को कॉल करके टेन्सरफ़्लो टेक्स्ट का उपयोग व्हाइटस्पेस टोकनाइज़र के साथ किया जा सकता है, जो एक टोकनेज़र बनाता है, जिसका उपयोग स्ट्रिंग पर टोकनाइज़ विधि के साथ किया जाता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम

Tensorflow का उपयोग एस्टीमेटर मॉडल के लिए एक खाली सूची बनाकर और प्रशिक्षण डेटासेट के कुंजी मूल्यों तक पहुँचने और इसके माध्यम से पुनरावृत्ति करके फीचर कॉलम को परिभाषित करने के लिए किया जा सकता है। पुनरावृति के दौरान, रिक्त सूची में फ़ीचर नाम जोड़ दिए जाते हैं। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras क

एक अनुमानक को Tensorflow का उपयोग करके DNNClassifier पद्धति का उपयोग करके त्वरित किया जा सकता है जो Tensorflow लाइब्रेरी के अनुमानक वर्ग में मौजूद है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो

Tensorflow का उपयोग अनुमानक के साथ ट्रेन पद्धति की सहायता से मॉडल को संकलित करने के लिए किया जा सकता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रमिक मॉडल बनाने में सहायक है जिसका उप

Tensorflow का उपयोग अनुमानक के साथ वर्गीकारक मॉड्यूल में मौजूद मूल्यांकन पद्धति की सहायता से मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रम

Tensorflow का उपयोग अनुमानक के साथ वर्गीकरण पद्धति में मौजूद पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करके नए डेटा पर आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे

पूर्वानुमान पद्धति को पहले कभी नहीं देखे गए डेटा पर कॉल किया जाता है और पूर्वानुमान और वास्तविक मान कंसोल पर प्रदर्शित होते हैं। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता है? हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रमिक मॉडल बना

टाइटैनिक डेटासेट का निरीक्षण Tensorflow और अनुमानकों का उपयोग करके, सुविधाओं के माध्यम से पुनरावृत्ति करके और सुविधाओं को एक सूची में परिवर्तित करके, और इसे कंसोल पर प्रदर्शित करके किया जा सकता है। और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras कैसे तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow के साथ काम करता