जब मूल्यों के घनमूल को खोजने की आवश्यकता होती है, तो SciPy पुस्तकालय में मौजूद एक फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। cbrt फ़ंक्शन का सिंटैक्स scipy.special.cbrt(x) X वह पैरामीटर है जो cbrt फ़ंक्शन को दिया जाता है जो SciPy लाइब्रेरी के विशेष वर्ग में मौजूद होता है। यहाँ एक उदाहरण है - उदाहरण from sc

आइए समझते हैं कि कैसे श्रृंखला डेटा संरचना को डिक्शनरी का उपयोग करके बनाया जा सकता है, साथ ही साथ अनुक्रमणिका मान, यानी श्रृंखला के लिए अनुकूलित अनुक्रमणिका मान निर्दिष्ट करना। डिक्शनरी एक पायथन डेटा संरचना है जिसमें एक मैपिंग प्रकार की संरचना होती है- एक कुंजी, मूल्य जोड़ी। उदाहरण import pandas as

तत्वों को अनुक्रमित करने और उनके स्थितीय सूचकांक मूल्यों का उपयोग करके उन तक पहुंचने की क्षमता एक महान उद्देश्य प्रदान करती है जब हमें विशिष्ट मूल्यों तक पहुंचने की आवश्यकता होती है। आइए देखें कि किसी विशिष्ट सूचकांक से मूल्य प्राप्त करने के लिए श्रृंखला डेटा संरचना को कैसे अनुक्रमित किया जा सकता ह

हमने पहले ऑपरेटर : की मदद से स्लाइसिंग का उपयोग किया है, जिसका उपयोग श्रृंखला संरचना से शीर्ष एन तत्वों को निकालने के मामले में किया जाता है। यह श्रृंखला तत्वों को एक श्रेणी निर्दिष्ट करने में मदद करता है जिसे बाद में प्रदर्शित किया जाएगा। आइए एक उदाहरण देखें - उदाहरण import pandas as pd my_data =

Eigen वैक्टर और Eigen मान कई स्थितियों में अपना उपयोग पाते हैं। जर्मन में ईजेन शब्द का अर्थ है स्वयं या विशिष्ट। एक ईजिन वेक्टर को विशेषता वेक्टर के रूप में भी जाना जाता है। मान लीजिए कि हमें डेटासेट पर कुछ परिवर्तन करने की आवश्यकता है, लेकिन दी गई शर्त यह है कि डेटासेट में डेटा की दिशा नहीं बदलनी च

डिस्क्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्म, या डीएफटी एक गणितीय तकनीक है जो स्थानिक डेटा को फ़्रीक्वेंसी डेटा में बदलने में मदद करती है। फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्मेशन, या एफटीटी एक एल्गोरिदम है जिसे स्थानिक डेटा के डिस्क्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्मेशन की गणना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्थानिक डेटा आमतौर पर एक ब

न्यूनतम स्केलर फ़ंक्शन ढूँढना एक अनुकूलन समस्या है। अनुकूलन समस्याएं समाधान की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करती हैं, जिससे उच्च प्रदर्शन के साथ बेहतर परिणाम मिलते हैं। अनुकूलन समस्याओं का उपयोग वक्र फिटिंग, रूट फिटिंग आदि के लिए भी किया जाता है। आइए एक उदाहरण देखें - उदाहरण import matplotlib.py

SciPy पुस्तकालय का उपयोग उच्च दक्षता के साथ जटिल वैज्ञानिक गणनाओं को गति से करने के लिए किया जा सकता है। नेल्डर-मीड एल्गोरिथम को सरल खोज एल्गोरिथम के रूप में भी जाना जाता है। इसे सबसे अच्छे एल्गोरिदम में से एक माना जाता है जिसका उपयोग पैरामीटर अनुमान समस्याओं और सांख्यिकीय समस्याओं को हल करने के लि

स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है। यह एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है इसलिए इसे मुफ्त में इस्तेमाल किया जा सकता है। शक्तिशाली और मजबूत, क्योंकि यह सांख्यिकीय मॉडलिंग करने के लि

स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है। इसमें पायथन में एक शक्तिशाली और स्थिर इंटरफ़ेस की मदद से वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, आयामीता में कमी और बहुत कुछ शामिल है

डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह यह समझने में मदद करता है कि वास्तव में संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या चल रहा है। सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। कर्नेल घनत्व

बड़ी मात्रा में मौजूद डेटा से ठीक से निपटने की जरूरत है। यही कारण है कि बड़ी क्षमता वाले कंप्यूटरों का उपयोग किया जाता है। बड़े डेटासेट की वैज्ञानिक और तकनीकी संगणना पायथन में एक पुस्तकालय की मदद से की जा सकती है जिसे SciPy के नाम से जाना जाता है। SciPy में Scientific Python की कमी है। पायथन में Nu

डेटा को विज़ुअलाइज़ करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह यह समझने में मदद करता है कि वास्तव में संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणना किए बिना डेटा में क्या चल रहा है। सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है। सामान्य स्कैटर

स्किकिट-लर्न, जिसे आमतौर पर स्केलेर के रूप में जाना जाता है, पायथन में एक पुस्तकालय है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से किया जाता है। यह शक्तिशाली और मजबूत है, क्योंकि यह सांख्यिकीय मॉडलिंग करने के लिए विभिन्न प्रकार के टूल प्रदान करता है। इसमें पायथन में एक शक्तिशाली

निर्णय वृक्ष यादृच्छिक वन एल्गोरिथम का मूल निर्माण खंड है। इसे मशीन लर्निंग में सबसे लोकप्रिय एल्गोरिदम में से एक माना जाता है और इसका उपयोग वर्गीकरण उद्देश्यों के लिए किया जाता है। एक निर्णय वृक्ष द्वारा दिए गए निर्णय का उपयोग यह समझाने के लिए किया जा सकता है कि एक निश्चित भविष्यवाणी क्यों की गई थी

प्री-प्रोसेसिंग डेटा से तात्पर्य डेटा की सफाई, अमान्य डेटा को हटाने, शोर, प्रासंगिक मूल्यों के साथ डेटा को बदलने आदि से है। डेटा प्री-प्रोसेसिंग मूल रूप से सभी डेटा (जो विभिन्न संसाधनों या एक संसाधन से एकत्र किया जाता है) को एक सामान्य प्रारूप में या एक समान डेटासेट (डेटा के प्रकार के आधार पर) में

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के निर्माण में डेटा प्री-प्रोसेसिंग चरण में फ़ीचर स्केलिंग एक महत्वपूर्ण कदम है। यह डेटा को एक विशिष्ट श्रेणी में आने के लिए सामान्य बनाने में मदद करता है। कभी-कभी, यह उस गति को बढ़ाने में भी मदद करता है जिस गति से मशीन द्वारा गणना की जाती है। इसकी आवश्यकता क्यों है? इनपुट क

मूल्यों की एक श्रेणी को मूल्यों की मानकीकृत श्रेणी में परिवर्तित करने की प्रक्रिया को सामान्यीकरण के रूप में जाना जाता है। ये मान -1 से +1 या 0 से 1 के बीच हो सकते हैं। डेटा को घटाव और भाग की मदद से भी सामान्यीकृत किया जा सकता है। इनपुट के रूप में लर्निंग एल्गोरिथम को खिलाया गया डेटा सुसंगत और संरच

निर्धारक मान की गणना मैट्रिक्स पर या एक से अधिक आयाम वाले सरणी पर की जा सकती है। कभी-कभी मैरिक्स/सरणी को बेहतर ढंग से समझने की आवश्यकता हो सकती है। यह वह जगह है जहां निर्धारक संचालन की आवश्यकता होगी। SciPy det नामक एक फ़ंक्शन प्रदान करता है जो linalg वर्ग में मौजूद है जो रैखिक बीजगणित के लिए छोटा

आइए समझते हैं कि एक निश्चित सीमा के भीतर तत्वों तक पहुंचने के लिए स्लाइसिंग ऑपरेटर : का उपयोग कैसे किया जा सकता है। उदाहरण import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_d