ページ 13-Python チュートリアルプログラミングチュートリアル: Python チュートリアルオンラインで学ぶ-php.cn

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Python チュートリアル

Python DVCを使用したデータバージョン制御システムの構築

Pythonベースのデータバージョン制御システムを構築するには、DVCを使用します。 1.DVCは、大きなファイル、データセット、機械学習モデルを管理するために設計されたオープンソースツールであり、GITと統合されて、実際のデータではなくメタデータとポインターを保存することで効率的なバージョン化を実現します。 2。インストール後、プロジェクトを初期化してデータディレクトリを追加し、生成された.DVCファイルをGITに送信してデータバージョンを追跡します。 3.チームのコラボレーション中にリモートストレージと統合されたMLパイプラインにプッシュするデータバージョンのスイッチングバージョンをサポートし、トレーニングプロセスを自動化します。 4. CI/CDと組み合わせることで、モデルを自動的に再試行して、実験を再現し、コラボレーションとデータ管理の効率を改善できることを確認できます。

Jul 20, 2025 am 02:36 AM

データのバージョン管理 DVC

Pythonで自然言語生成を実装します

Python Natural Language Generation（NLG）、1）を実装するには、構造化または構造化されていない入力データを準備してクリーニングします。 2）テンプレートメソッド、ルールアルゴリズム、事前に訓練されたモデルなどのツールメソッドを選択します。 3）マルチテンプレートの回転、同義語の交換などによるコントロールスタイルの多様性。 4）パフォーマンスの拡張を検討し、パッケージモジュールは統合された展開に便利です。たとえば、JINJA2テンプレートエンジンまたはハグFaceのトランスライブラリを使用してGPTモデルを呼び出してテキストを生成し、スペイシーまたはワードネットを組み合わせてセマンティックの変更を強化し、最終的に柔軟で自然なテキスト出力を実現します。

Jul 20, 2025 am 02:34 AM

Python機械学習モデルの展開

機械学習モデルを展開するための鍵は、適切なツールを選択し、環境の一貫性を維持し、パフォーマンスを最適化することです。 1.モデルのエクスポートに関しては、Scikit-LearnをJoblibまたはPickleに使用でき、深い学習モデルにTensorflowまたはPytorchメソッドを装備できますが、ファイル形式の互換性と読み取りテストに注意してください。 2。展開方法には、小規模なトラフィックテストのためのフラスコ/ダジャンゴアピが含まれます。FASTAPIは新しいプロジェクトに適しています。Dockerコンテナ化、またはクラウドサービスは安定した生産環境に適しています。 3.パフォーマンスの最適化は、軽量モデル、データの前処理キャッシュ、同時処理、モデル圧縮技術を通じて実現でき、監視システムで改善できます。 4。環境管理は要求ムを使用する必要があります

Jul 20, 2025 am 02:34 AM

Pythonで学習を転送します

Transfer Learningは、前提条件のモデルを新しいタスクに適用してパフォーマンスを向上させる方法です。 Pythonでは、豊富な生態学的および主流のフレームワークサポートがあるため、Pythonでの実装に適しています。 1。転送学習とは、既存のモデルを使用して、新しいが関連するタスクを解決することを指します。 Pythonは、簡潔な構文とTensorflowやPytorchなどのツールを備えた好ましい言語になりました。 2.一般的な方法には、下層を凍結して上層をトレーニングするか、微調整のためにすべてを解凍することが含まれます。前者は高速で小さなデータセットに適していますが、後者は大きなデータセットに適応するために小さな学習率を必要とします。 3。操作中に、標準化を備えた一貫した入力形式に注意を払う必要があり、少量の学習率を使用し、ドロップアウトまたはバッチノームを追加して、過剰適合を防ぎ、データ強化を通じてサンプルを拡張する必要があります。 4。移行に適したモデルは次のとおりです

Jul 20, 2025 am 02:29 AM

PythonでシンプルなWebサーバーを開始する方法

Python Webサーバーを実行する簡単な方法は2つあります。1。http.serverモジュールを使用して、端末でPython-Mhttp.serverポート番号を実行し、静的ファイルをすばやく共有できます。 2。フラスコフレームワークを使用して、app.pyファイルを作成し、ルートを定義し、実行後に動的コンテンツを表示します。注：前者は静的ファイルのみをサポートしており、後者はフラスコのインストールを必要とし、デフォルトではローカルアクセスのみが必要です。他のデバイスへのオープンアクセスには、host = '0.0.0.0'が必要であり、どちらも生産環境の展開には適していません。

Jul 20, 2025 am 02:28 AM

Python Webフレームワークにカスタムミドルウェアを構築します

Python Webアプリケーションでは、ミドルウェアを使用して要求または応答を均一に処理できます。 Flaskに実装されている場合、1）Before_RequestおよびAfter_Requestフックを使用して、ロギング、ドメインの設定などのグローバル操作を実行できます。 2）WSGIミドルウェアをラップすることで、柔軟性を向上させることもできます。 FastapiまたはDjangoの場合、3）標準のASGI/WSGIミドルウェア構造を使用する必要があり、HTTPとWebsocket接続の区別をサポートするオブジェクト指向の方法で記述する必要があります。 4）ミドルウェアを登録する場合、実行命令は「最初と後で」であることに注意してください。これは要求処理プロセスに影響します。 5）実際に使用すると、メインスレッドのブロックを避け、同時に問題のあるデバッグ情報を印刷して問題をトラブルシューティングする必要があります。

Jul 20, 2025 am 02:23 AM

pythonにnumpyをインストールする方法

Numpyをインストールする手順は次のとおりです。1。PythonとPIPがインストールされていることを確認し、コマンドラインを介してPython（VersionとPip）を入力してバージョンを確認します。 2。PIPを使用してNumpyをインストールし、PipinstallNumpyを入力し、正常にインポートされているかどうかをテストします。 3.ネットワークの問題に遭遇した場合、Tsinghuaソースなどの国内ミラーソースを使用して加速できます。 4.仮想環境を使用する場合、インストールする前に対応する環境をアクティブにする必要があります。 5. PypythonまたはWherepythonを通る現在の環境パスを確認できます。 6.その他のインストール方法には、CondaとSystem Package Managerが含まれますが、PIPを使用して更新を維持することをお勧めします。プロセス全体は、環境構成とパスマッチングに注意を払う必要があり、

Jul 20, 2025 am 02:15 AM

Python Numpyアレイ操作

Numpyアレイの操作は、主に配列の作成、形状視聴、変形、インデックススライス、スプライシングと分割、ブロードキャストメカニズムを含む、Pythonデータ処理の基礎です。 1.一般的に使用される配列を作成しますnp.array（）、np.zeros（）、np.ones（）、np.arange（）; 2。.shape属性を使用して、配列の形状を表示します。 3.シェープは、アレイの形状を変更し、要素の総数を一貫して保つことに注意し、-1を使用して寸法を計算することができます。 4.インデックスおよびスライスサポート多次元操作、インデックスは0から始まり、スライスは左に閉じられ、右に開いています。 5. np.concatenate、np.vstack、np.hstack、およびnp.splitで分割します。 6。

Jul 20, 2025 am 02:12 AM

Python Pandasのデータ代入戦略

欠損値に対処するには、まずその分布と理由を理解する必要があります。 isna（）。sum（）またはisna（）。平均（）を使用して、欠落した状況を表示します。 1.多くの欠落がある列を直接削除できます。 2。数値タイプは平均と中央値で満たされ、カテゴリタイプはモードで満たされています。 3.時系列は、前方/後方で満たすことができます。 4.線形、多項式、スプライン補間などの補間方法は、数値データに適しています。同時に、欠落は暗黙の情報、異なる列を個別に処理する必要があり、充填プロセスを記録する必要があることに注意してください。

Jul 20, 2025 am 02:08 AM

Python Electron/Pyqtを使用したクロスプラットフォームデスクトップの構築

Pythonと電子またはPyqtの組み合わせは、技術的なバックグラウンドとプロジェクトの要件に従って選択する必要があります。 Web開発に精通しており、Python Backendロジックを呼び出す必要がある場合は、電子Pythonサブプロセスを検討し、Pythonスクリプトを開始し、node.jsを介して通信し、パッケージング時にPythonインタープリターを含めることができます。主にPythonを使用し、デスクトップツールをすばやく開発したい場合は、Pythonに基づいたPyqtまたはPysideを直接選択する方が効率的です。実際の動作では、電子ソリューションはプロジェクトを構築し、フロントエンドの通信とパッケージングの問題に対処する必要がありますが、PYQTソリューションはインストールライブラリ、設計UI、パッケージングを通じてアプリケーション開発を実現します。

Jul 20, 2025 am 01:59 AM

Pythonのリストをどのように逆転させますか？

Pythonリストを逆にするには、3つの一般的な方法があります。1。.Reverse（）を使用して、元のリストを直接変更します。 2。逆転（）を使用して逆イテレータを取得し、新しいリストに変換します。 3.スライス[:: -1]を使用して、逆逆コピーをすばやく取得します。元のリストを変更する必要がある場合は、.reverse（）を使用してください。元のリストを保持する必要があり、逆バージョンのみを取得する必要がある場合は、シンプルさのためにスライスがより一般的に使用される逆（）またはスライスを使用できます。これらの3つの方法には、独自の適用可能なシナリオがあります。選択するときは、元のリストとコードの読みやすさを変更する必要があるかどうかに基づいて決定する必要があります。

Jul 20, 2025 am 01:55 AM

Python Bokehを使用したリアルタイムデータの視覚化を構築します

Bokehの動的なデータ視覚化の鍵は、columnDataSourceとサーバー機能の使用です。 1.環境をセットアップし、Bokehをインストールします。 2。ColumnDataSourceを使用してデータソースを初期化し、チャートを作成します。 3。.stream（）メソッドを介して定期的にデータを更新します。 4。パフォーマンスを最適化するためのデータの量を制御します。 5.オプションで、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのインタラクティブコントロールを追加します。特定の手順には、動作環境の構成、必要なモジュールのインポート、データフローの定義、パフォーマンスのボトルネックの処理、UI要素の導入、最後にリアルタイムの更新された視覚インターフェイスの構築が含まれます。

Jul 20, 2025 am 01:53 AM

Pythonパッケージのバージョンを取得する方法

Pythonパッケージのバージョンを表示するには、次の3つの方法で実現できます。1。pipshowpackage_nameを使用して、PipshowRequestsなどの指定されたパッケージのバージョン情報を表示します。 2。モジュールの__version__属性またはprint（requests .__ version__）またはprint（version（ 'requests'））などのmetionlib.metadataモジュールを介してコード内のバージョンを取得します。 3.パッケージがインストールされていない場合は、Pypiの公式Webサイトにアクセスして、最新の履歴バージョンを確認できます。さらに、PipFreezeはすべてのインストールされているパッケージバージョンを一覧表示でき、パイプライン文字を介してGREPを一致させるために使用できます。

Jul 20, 2025 am 01:53 AM

Pythonのリストから複製を削除する方法

Pythonには重複排除には3つの一般的な方法があります。 1.設定設定の使用：注文を気にしない状況に適しており、リスト（set（my_list））を介して実装されています。利点は、それがシンプルで速いことであり、不利な点は秩序を混乱させることです。 2。重複を手動で判断する：元のリストを通過し、新しいリストに要素が既に存在するかどうかを判断することにより、順序を維持する必要があるシナリオに適した要素が初めて保持されます。 3。DICT.FROMKEYS（）補償：Python 3.7によってサポートされており、List（dict.fromkeys（my_list））を介して実装されています。 Modern Pythonを使用することをお勧めします。メモには、非粉砕性要素を扱うときに最初に構造を変換することが含まれます。大きなデータセットを使用することをお勧めします。

Jul 20, 2025 am 01:49 AM

python リストの重複排除