Производитель говорит что она старая и ничего найти не можем. Mouser Electronics ответили что суффикс 3, и 4, и другие обозначают форму ножек, а внутренняя структура остается той же. Так-ли это? Могу-ли я вместо родной irams10up60b-4 поставить irams10up60b?
cofe = int(input('Сколько вы хотите кофе?: '))
flor = int(input('Введите на каком вы этаже:'))
if cofe in [1, 2, 3] and flor >= 100:
он оценивает первое условие как False и не переходит ко второму. a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
b = 2 * a + 3
a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
b = numpy.zeros_like(a)
for i in range(a.shape[0]):
b[i] = 2 * a[i] + 3
print(df[['market_cap'] > 0])
print(df[df['market_cap'] > 0])
В любой версии Python метод count() вернёт 1 для строки s = "приветпривет" и подстроки = "привет".
В данном случае, поскольку подстроки "привет" перекрываютсяВзял откуда-то ложные утверждения и теперь на ровном месте мучаешься. Вот написали "перекрываются", ты сам видишь это перекрывание?
Уже пробовал три фирмы - Старт, Гарнизон, Buro - наши отечественные.
conditions = [
{
'min_lvl': 0,
'max_lvl': 10,
'exp': 10000
},
{
'min_lvl': 10,
'max_lvl': 20,
'exp': 20000
},
]
for _cond in conditions:
if lvl < _cond['max_lvl'] and lvl >= _cond['min_lvl'] and exp % _cond['exp'] == 0:
cursor.execute(f"UPDATE users SET lvl = lvl + 1 WHERE id = {message.author.id}")
connection.commit()
break
print(df.replace('?',np.nan).astype(float)
Здесь во все фрейме делаешь замену а потом весь фрейм пытаешься привести к типу данных float.df_ = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]] = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]].replace('?',np.NaN).astype(float)
и затем группируй и т.д.(
df.assign(
numeric1=lambda x: x['numeric1'].replace('?',np.NaN).astype(float),
numeric2=lambda x: x['numeric2'].replace('?',np.NaN).astype(float)
)
.groupby('Category')
.agg(['mean','median'])
)
Я предполагал представить каждую запись в датасете как вектор, и посчитать косинусную схожесть между векторами.