پانڈا ڈیٹا فریم کا استعمال کرتے ہوئے ہم نکالی گئی آبجیکٹ کی معلومات کو ٹیبلر فارمیٹ میں کیسے ترتیب دے سکتے ہیں؟
گوگل ویژن API کے ساتھ ایڈوانسڈ امیجز انڈرسٹینڈنگ اور آبجیکٹ ڈیٹیکشن کے تناظر میں پانڈاس ڈیٹا فریم کا استعمال کرتے ہوئے ایک ٹیبلر فارمیٹ میں نکالی گئی آبجیکٹ کی معلومات کو منظم کرنے کے لیے، ہم مرحلہ وار عمل کی پیروی کر سکتے ہیں۔ مرحلہ 1: مطلوبہ لائبریریوں کو درآمد کرنا پہلے، ہمیں اپنے کام کے لیے ضروری لائبریریاں درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ اس معاملے میں،
ہم کرپٹو کرنسی ڈیٹا پر مشتمل متعدد CSV فائلوں کو ایک ڈیٹا فریم میں کیسے ضم کرتے ہیں؟
کرپٹو کرنسی ڈیٹا پر مشتمل متعدد CSV فائلوں کو ایک ڈیٹا فریم میں ضم کرنے کے لیے، ہم Python میں پانڈاس لائبریری کا استعمال کر سکتے ہیں۔ پانڈاس طاقتور ڈیٹا ہیرا پھیری اور تجزیہ کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جو اسے اس کام کے لیے ایک مثالی انتخاب بناتا ہے۔ سب سے پہلے، ہمیں ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم ڈیٹا اور OS کو ہینڈل کرنے کے لیے پانڈا درآمد کریں گے۔
ڈیٹا فریم سے فائل میں ڈیٹا لکھنے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
ڈیٹا فریم سے ڈیٹا کو فائل میں لکھنے کے لیے، کئی مراحل شامل ہیں۔ ڈیپ لرننگ، Python، اور TensorFlow کے ساتھ چیٹ بوٹ بنانے اور ڈیٹا کو تربیت دینے کے لیے ڈیٹا بیس کے استعمال کے تناظر میں، درج ذیل مراحل پر عمل کیا جا سکتا ہے: 1. ضروری لائبریریاں درآمد کریں: ضروری لائبریریوں کو درآمد کرکے شروع کریں۔
ہم ڈیٹا فریم میں آخری "UNIX" کی قدر میں "last_unix" متغیر کی قدر کو کیسے اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں؟
ڈیٹا فریم میں آخری "UNIX" کی قدر میں "last_unix" متغیر کی قدر کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے، ہم Python اور Pandas لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے مرحلہ وار عمل کی پیروی کر سکتے ہیں۔ سب سے پہلے، ہمیں ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم پانڈا لائبریری کو بطور pd درآمد کریں گے: python import pandas as pd اگلا، ہمیں ضرورت ہے
ہم تربیتی ڈیٹا بنانے کے لیے ضروری لائبریریوں کو کیسے درآمد کر سکتے ہیں؟
Python اور TensorFlow کا استعمال کرتے ہوئے گہری سیکھنے کے ساتھ چیٹ بوٹ بنانے کے لیے، تربیتی ڈیٹا بنانے کے لیے ضروری لائبریریوں کو درآمد کرنا ضروری ہے۔ یہ لائبریریاں چیٹ بوٹ ماڈل کی تربیت کے لیے موزوں فارمیٹ میں ڈیٹا کو پری پروسیس، ہیرا پھیری اور ترتیب دینے کے لیے درکار ٹولز اور فنکشن فراہم کرتی ہیں۔ گہری سیکھنے کے لیے بنیادی لائبریریوں میں سے ایک
اس ٹیوٹوریل میں کون سی لائبریریاں استعمال کی جائیں گی؟
Kaggle مقابلے میں پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے 3D convolutional neural networks (CNNs) کے اس ٹیوٹوریل میں، ہم کئی لائبریریوں کا استعمال کریں گے۔ یہ لائبریریاں گہری سیکھنے کے ماڈل کو نافذ کرنے اور میڈیکل امیجنگ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ضروری ہیں۔ درج ذیل لائبریریوں کو استعمال کیا جائے گا: 1. TensorFlow: TensorFlow ایک مقبول اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے جو تیار کیا گیا ہے۔
Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے SVM بنانے کے لیے ضروری لائبریریاں کیا ہیں؟
Python کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے ایک سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) بنانے کے لیے، کئی ضروری لائبریریاں ہیں جن سے استفادہ کیا جا سکتا ہے۔ یہ لائبریریاں SVM الگورتھم کو لاگو کرنے اور مشین لرننگ کے مختلف کاموں کو انجام دینے کے لیے مطلوبہ افعال فراہم کرتی ہیں۔ اس جامع جواب میں، ہم ان کلیدی لائبریریوں پر تبادلہ خیال کریں گے جنہیں SVM بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, سپورٹ ویکٹر مشین, شروع سے ایک SVM تشکیل دے رہا ہے, امتحان کا جائزہ
Python میں K قریبی پڑوسی الگورتھم کو نافذ کرنے کے لیے کون سی ضروری لائبریریاں درآمد کرنے کی ضرورت ہے؟
مشین لرننگ کے کاموں کے لیے Python میں K قریبی پڑوسی (KNN) الگورتھم کو نافذ کرنے کے لیے، کئی لائبریریوں کو درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ لائبریریاں مطلوبہ حسابات اور کارروائیوں کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے ضروری اوزار اور افعال فراہم کرتی ہیں۔ مرکزی لائبریریاں جو عام طور پر KNN الگورتھم کو نافذ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں NumPy، Pandas، اور Scikit-learn ہیں۔
بہترین فٹ ڈھلوان کا حساب لگانے کے لیے آپ کو Python میں کون سے ماڈیولز درآمد کرنے کی ضرورت ہے؟
Python میں بہترین فٹ ڈھلوان کا حساب لگانے کے لیے، آپ کو کئی ایسے ماڈیولز درآمد کرنے کی ضرورت ہوگی جو لکیری ریگریشن کو انجام دینے اور بہترین فٹ لائن کی ڈھلوان کا تعین کرنے کے لیے ضروری افعال فراہم کرتے ہیں۔ ان ماڈیولز میں numpy، pandas، اور scikit-learn شامل ہیں۔ 1. Numpy: Numpy Python میں سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے ایک بنیادی پیکج ہے۔ یہ مدد فراہم کرتا ہے۔
Python میں ریگریشن تجزیہ کرنے کے لیے کون سی ضروری لائبریریاں انسٹال کرنے کی ضرورت ہے؟
Python میں رجعت کا تجزیہ کرنے کے لیے، کئی ضروری لائبریریاں ہیں جنہیں انسٹال کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ لائبریریاں رجعت کے تجزیہ کے کاموں کے لیے ضروری ٹولز اور فنکشنز فراہم کرتی ہیں۔ اس جواب میں، ہم رجعت کے تجزیہ کے لیے Python میں استعمال ہونے والی کلیدی لائبریریوں کو تلاش کریں گے اور ان کی فعالیتوں اور ایپلی کیشنز پر بات کریں گے۔ 1. NumPy: NumPy ایک ہے۔
- 1
- 2