• Как вывести по отдельности максимальный элемент столбца?

    @dmshar
    import numpy as np
    arr = np.random.randint(230,400, size=[3, 3])
    for i in range(arr.shape[1]):
        print("В "+str(i)+"-ом столбце максимальный элемент:",  arr.max(axis=0)[i])


    Или так:
    for i in range(arr.shape[1]):
        print("В "+str(i)+"-ом столбце максимальный элемент:",  arr[:,i].max())


    Массив:
    array([[263, 333, 334],
           [278, 383, 307],
           [328, 255, 314]])


    Результат в обоих случаях одинаков:
    В 0-ом столбце максимальный элемент: 328
    В 1-ом столбце максимальный элемент: 383
    В 2-ом столбце максимальный элемент: 334
    Ответ написан
    Комментировать
  • Примеры реализации классификации с помощью алгоритма XGBoost на Python или R?

    @dmshar
    Я понимаю, самому искать примеры в сети -это ниже вашего достоинства. Пусть за вас это делают другие:

    https://machinelearningmastery.com/develop-first-x...
    https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo
    https://hackernoon.com/want-a-complete-guide-for-x...
    https://www.aitimejournal.com/@jonathan.hirko/intr...
    https://www.datatechnotes.com/2019/07/classificati...
    https://nilimeshhalder.medium.com/image-classifica...

    Но если вы самостоятельно не умеете находить такую начальную и лежащую на поверхности информацию, заниматься DataScience для вас, пожалуй, рановато.

    P.S. Посмотрел ваши вопросы. Месяц назад - "Как преобразовать txt в csv?" а сегодня уже классификация с XGBoost. Эк вас заносит.
    Ответ написан
    2 комментария
  • Как сложить каждые два числа из переменной с помощью цикла?

    @dmshar
    i=0
    while i<=len(number)-6:
        print (int(number[i:i+2])+int(number[i+2:i+4])+int(number[i+4:i+6]))
        i+=6

    Результат:
    107
    77
    126
    72
    145
    193
    32
    43
    111
    53
    86
    110
    88
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как сделать функцию, которая работала бы с любыми списками?

    @dmshar
    Если следовать обшепринятой логике - номер строиться исходя из лексикографического порядка исходного массива, то все решается в одну строчку:

    lt= ['abc', 'apple', 'pen', 'abc', 'pen', 'pc']
    lt_num=[sorted(list(set(lt))).index(x) for x in lt]


    Результат:
    [0, 1, 3, 0, 3, 2]
    Ответ написан
    3 комментария
  • Обязательно ли высшее образование ИБ-исследователю?

    @dmshar
    А мне даже интересно стало. Как можно ПРОДЕМОНСТРИРОВАТЬ свои достижения в области ИБ? В программировании - понимаю. В DataScience - понимаю. Даже в сис.админстве - более менее понимаю. А вот в ИБ?
    И еще вопрос, а какие у вас достижения, которые могут перевесить образование?
    Ответ написан
  • Как переписать код в одну строку?

    @dmshar
    Можно ли переписать код в одну строку.. -- можно.
    Нужно записать следующий код одной строкой. - ну, нужно. Дальше что? Учитесь четко формулировать свои вопросы. И помните, что тех, кто не показывает свои попытки решить задачу, а ждет, что его задачу за него решат, на этом форуме ооочень не любят.
    Только потому, что это ваш первый вопрос, даю подсказку на ответ:

    df['d1']=df.convert_dtypes().sum(axis=1)

    Результат:
    a  b  c    d1
    I    1  2  3   3.0
    II   4  5  6   9.0
    III  7  8  9  15.0
    Ответ написан
    Комментировать
  • Правильно ли я считаю гистограмму градиентов?

    @dmshar
    Гистограмма - по определению - это структура данных (объект), в которых каждая строчка соответствует некоторому интервалу возможных значений ваших входных данных, а значение в этой строке - количество элементов во входных данных, значение которое попадает в этот интервал.
    Так что ваши рассуждения правильны.
    При этом ни на какие части никакие "неудобные элементы" не делятся.
    (На третьем ресурсе копировать свой ответ уже не буду).
    Ответ написан
  • Как решать подобного рода задачи?

    @dmshar
    Проверка корректности вложенности скобок - классическая задача, которая используется при объяснении на простейшем примере работы. стека. Таким образом - на ваш вопрос "Как решать подобного рода задачи?" - отвечаю, используя стек. Открывающая скобка соответствует операции занесения нового элемента в стек. Закрывающая скобка - извлечение из стека. Если в конце прохода по данным стек пуст - выражение корректно. В противном случае - нет.
    Ответ написан
    5 комментариев
  • Как правильно реализовать скрытый слой нейросети?

    @dmshar
    Что не так?
    "города обобщались в страны" - причем тут нейросеть???
    "Этой нейронкой отсортирую статьи и выдам пользователю самые подходящие" - а причем тут нейросеть?
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как сделать нейросеть-бота на Python?

    @dmshar
    Программа берет два-три слова из базы данных записанных слов. ОК, а причем тут нейросеть?
    И если не сможете "с нуля такую шнягу замутить" то чем вам помогут примерные строчки кода"? В программировании "примерных" кодов не бывает. Тут или все работает или все не работает. Но вы же не хотите, что бы мы тут за вас все приложение написали, правда?
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как вылечить - "No module named 'pandas'" в Python?

    @dmshar
    Один из возможных вариантов - при инсталляции модуля произошла ошибка, на которую вы не обратили внимание.
    Проверьте это, запустив:

    import sys
    'pandas' in sys.modules


    Если получите не True - перезапустите инсталляцию и внимательно отследите сообщения инсталлятора.
    Ответ написан
  • Книга по нейронным сетям, подойдет ли?

    @dmshar
    Ну книга же явно называется "Tensorflow для глубокого обучения". И аннотация честно начинается с фразы "Книга позволяет освоить Tensorflow - новую, революционную программную библиотеку Googl для глубокого обучения". Книга НЕ обещает вам, что она вас обучит машинному обучению и нейронным сетям.
    Знание Tensorflow делает вас специалистом по использованию Tensorflow с весьма поверхностным пониманием Машинного обучения. Хотите стать специалистом по машинному обучению и одному из его разделов - нейронным сетям, именно так и изучайте - сначала ML, потом нейронные сети. И после того, как хотя бы начнете поймать, что такое глубокое обучение, как его использовать и когда применять - учите Tensorflow, Keras, PyTorch и что еще посчитаете нужным.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как сосчитать гистограмму ячейки 8 × 8?

    @dmshar
    Ответил на другом ресурсе. Смотрите.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Matplotlib. Как изменить толщину оси Х и размер подписей?

    @dmshar
    Ширина линии оси X - метод set_linewidth().
    Размер шрифта - rcParams.update()
    Итого имеем:

    x = np.linspace(0, 5, 11)
    y = x**2
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(x, y, 'r')
    ax.spines['bottom'].set_linewidth(10)
    plt.rcParams.update({'font.size': 48})


    Результат5fa67e7626fb1780819834.png
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как найти решение для нейронной сети по прогнозированию именно будущих значений и не из базы данных?

    @dmshar
    Что-то вы странное пишете.
    Что значит "прогноз на определенный отрезок времени из базы данных". Такой прогноз делают только на этапе верификации модели. На этапе реального прогнозирования всегда (!!!) используют реально будущие даты.
    Т.е. вставляете в precict() (или его аналог - в зависимости от используемого инструмента) дату "будущего дня" и получаете результат.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как выделить похожие признаки в тексте(ML)?

    @dmshar
    Знание PyTorch сделает из вас специалиста по PyTorch, но никак не сделает специалиста в области МL.
    Что-бы изучать МL надо изучать МL, а PyTorch рассматривать всего-лишь как один (из многих) инструментов для решения (некоторых) задач в области МL и в области обработки естественных языков в частности. И не более.
    Поэтому, рекомендую не прыгать через пять ступенек, а начать с начал и двигаться естественным путем:
    https://www.kdnuggets.com/2020/10/roadmap-natural-...
    https://www.lexalytics.com/lexablog/machine-learni...
    https://towardsdatascience.com/text-classification...
    https://towardsdatascience.com/natural-language-pr...
    https://www.kdnuggets.com/2020/07/5-fantastic-nlp-...
    https://www.amazon.com/Applied-Text-Analysis-Pytho...
    Ответ написан
    Комментировать
  • Поможете с задачкой на Python?

    @dmshar
    Ну, не совсем, что-бы чистым циклом.

    У вас есть папка. Изначально пустая. Ваш скрипт должен зайти в директорий, посмотреть, пустая она или нет.
    Если директория пустая - генерируем файл 001. и заканчиваем работу.
    Если директория не пустая начинаем просматривать файлы последовательно - 001,002.... пока не натыкаемся на последний элемент в этой последовательности. Потом генерируем файл с номером на единицу больший, чем последний встретившийся номер файла. Заканчиваем работу.

    Если в будущем у вас некоторая произвольная папка будет уничтожена, скрипт сохранит свою работоспособность.

    P.S. Дописанный вами фрагмент вопроса с поочередными попытками открытия файлов - самый неэффективный из всех, которые можно придумать.
    Ответ написан
  • Как усовершенствовать работу кода, чтобы не выдавало "Run-time error"?

    @dmshar
    А что ВООБЩЕ делается в вашей программе.
    Она хоть какой смысл имеет?
    Вот смотрим пару последовательных строк:
    a,b=map(int,input().split())
    a==np.array([0])
    b==np.array([0])

    Что вы тут пытаетесь сделать????? на самом деле создаете массив array([False]), который к тому-же и не сохраняете. Т.е. по сути - два последних оператора никакой полезной нагрузки не несут.
    Зачем оператор c=a-b написан после предыдущего кода. Он просто из введенного числа "a" вычитает введенное число "с".
    print() - это вообще суперзагадка.

    Каково назначение оператора n,m=map(int,input().split()) ??

    Ваш скрипт эквивалентен следующему
    a,b=map(int,input().split())
    k,e=map(int,input().split())
    x,y=map(int,input().split())
    c=a-b
    d=k-e
    g=x-y
    r=c+d+g
    print(-r)


    Не знаю, чем вы тестировали, но наверное ваш тестировщик не выдержал такого надругательства над собой. Кстати, запустил ваш скрипт в нормальном IDE, он себе что-то там посчитал и нормально закончился, выдав правильные результат.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Простой API машинного обучения?

    @dmshar
    Если пример 1 еще можно отнести к вопросам, которые может быть привлекут внимание создателей соответствующего софта, то пример 2 - как-то непонятно сформулирован (лучшее время для стирки - это тогда, когда стоимость электроэнергии минимальна, т.е. ночью - что тут анализировать с вашего браслета?) а пример 3 - просто алгоритмическая задача. А если говорить про "предсказание" значений временных рядов соответствующих показаний - то оно также хорошо проработано и решается соответствующими методами из библиотек машинного обучения.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как сделать специальную функцию?

    @dmshar
    1. "програма должна сканировать директорию где она находится."
    import os
    path=os.getcwd()

    2."потом она эту директорию использует для открытия папок в своей директории. "
    os.chdir(path)
    3. "после нажатия на одну кнопку она использует директорию и запускает из другой папки командную строку "C:\Users\Admin\Desktop\Програма\Tools". " - это, конечно, вообще жесть.
    Но командная строки из модуля запускается вот так:
    os.system(command)

    Только не обольщайтесь, при продемонстрированном уровне вашего понимания, написать такой скрипт вы скорее всего не сможете. Так что - открывайте учебник по Python и внимательно его изучайте.
    Ответ написан
    Комментировать