Yn yr erthygl hon rydym yn gweld rhai llyfrgelloedd python anhysbys, ond defnyddiol iawn:
Er bod llawer o lyfrgelloedd ar gael yn Python ar gyfer DateTime, mae Pendulum yn hawdd i'w ddefnyddio ar unrhyw weithrediad dyddiad. Pendulum yw fy hoff cwpwrdd llyfrau ar gyfer fy defnydd dyddiol yn y gwaith. Yn ymestyn y modiwl amser dyddiad Python adeiledig, gan ychwanegu API mwy greddfol ar gyfer rheoli parthau amser a pherfformio gweithrediadau dyddiad ac amser megis ychwanegu cyfnodau amser, tynnu dyddiadau, a throsi rhwng parthau amser. Yn darparu API syml a greddfol ar gyfer fformatio dyddiadau ac amseroedd.
!pip install pendulum# import library
import pendulum
dt = pendulum.datetime(2023, 1, 31)
print(dt)
#local() creates datetime instance with local timezone
local = pendulum.local(2023, 1, 31)
print("Local Time:", local)
print("Local Time Zone:", local.timezone.name)
# Printing UTC time
utc = pendulum.now('UTC')
print("Current UTC time:", utc)
# Converting UTC timezone into Europe/Paris time
europe = utc.in_timezone('Europe/Paris')
print("Current time in Paris:", europe)Ydych chi wedi dod ar draws pan nad yw'r iaith dramor yn y data yn ymddangos yn gywir? Gelwir hyn yn Mojibake. Mae Mojibake yn derm a ddefnyddir i ddisgrifio testun garbled neu sgramblo sy'n digwydd o ganlyniad i broblemau amgodio neu ddatgodio. Mae fel arfer yn digwydd pan fydd testun sydd wedi'i ysgrifennu ag amgodio un nod yn cael ei ddadgodio'n anghywir gan ddefnyddio amgodiad gwahanol. Bydd y llyfrgell python ftfy yn eich helpu i drwsio Mojibake, sy'n ddefnyddiol iawn mewn achosion defnydd NLP.
!pip gosod ftfy
print(ftfy.fix_text('Cywirwch y frawddeg gan ddefnyddio “ftfyâ€\x9d.')) print(ftfy.fix_text('âœ" Dim problemau gyda'r testun')) print(ftfy.fix_text('à perturber la flexion) ')))
Yn ogystal â Mojibake, bydd ftfy yn trwsio amgodiadau gwael, terfyniadau llinellau gwael, a dyfyniadau gwael. yn gallu deall testun sydd wedi'i ddatgodio fel un o'r amgodiadau canlynol:
Mae Sketch yn gynorthwyydd codio AI unigryw a ddyluniwyd yn benodol ar gyfer defnyddwyr sy'n gweithio gyda'r llyfrgell pandas yn Python. Mae'n defnyddio algorithmau dysgu peirianyddol i ddeall cyd-destun data defnyddwyr ac yn darparu awgrymiadau cod perthnasol i wneud tasgau trin a dadansoddi data yn haws ac yn fwy effeithlon. Nid yw Braslun yn ei gwneud yn ofynnol i ddefnyddwyr osod unrhyw ategion ychwanegol yn eu DRhA, gan ei wneud yn gyflym ac yn hawdd i'w ddefnyddio. Gall hyn leihau'n sylweddol yr amser a'r ymdrech sydd eu hangen ar gyfer tasgau sy'n ymwneud â data a helpu defnyddwyr i ysgrifennu cod gwell, mwy effeithlon.
!pip gosod braslun
Mae angen i ni ychwanegu estyniad .sketch i ffrâm data pandas i ddefnyddio'r llyfrgell hon.
gofyn yn nodwedd o Sketch sy'n galluogi defnyddwyr i ofyn cwestiynau am eu data mewn fformat iaith naturiol. Yn darparu ymateb testun i ymholiad y defnyddiwr.
# Mewnforio llyfrgelloedd mewnforio braslun mewngludo pandas fel pd # Darllen y data (gan ddefnyddio data twitter fel enghraifft) df = pd.read_csv ("tweets.csv") print(df)
# Gofyn pa golofnau yw math categori df.sketch.ask ("Pa golofnau sy'n fath o gategori?")
# I ddod o hyd i siâp y ffrâm ddata df.sketch.ask ("Beth yw siâp y ffrâm ddata")
.sgets.howto
howto yn nodwedd sy'n darparu bloc o god y gellir ei ddefnyddio fel man cychwyn neu orffen ar gyfer tasgau amrywiol sy'n gysylltiedig â data. Gallwn ofyn am bytiau o god i normaleiddio eu data, creu nodweddion newydd, olrhain data, a hyd yn oed adeiladu modelau. Bydd hyn yn arbed amser ac yn ei gwneud hi'n hawdd copïo a gludo'r cod; nid oes rhaid i chi ysgrifennu'r cod â llaw o'r dechrau.
# Gofyn i ddarparu cod wedi'i dorri ar gyfer delweddu'r emosiynau df.sketch.howto ("Darlledu'r emosiynau")
.sgets.apply
Mae'r swyddogaeth .apply mae'n helpu i gynhyrchu nodweddion newydd, dosrannu meysydd, a pherfformio triniaethau data eraill. I ddefnyddio'r nodwedd hon, mae angen i ni gael cyfrif OpenAI a defnyddio'r allwedd API i gyflawni'r tasgau. Nid wyf wedi rhoi cynnig ar y nodwedd hon.
Fe wnes i fwynhau defnyddio'r llyfrgell hon, yn enwedig Dewch mae'n gweithio, ac mae'n ddefnyddiol i mi.
Mae “pgeocode” yn lyfrgell ragorol y bûm yn ei chael yn ddiweddar ac sydd wedi bod yn hynod ddefnyddiol ar gyfer fy mhrosiectau dadansoddi gofodol. Er enghraifft, mae'n caniatáu ichi ddod o hyd i'r pellter rhwng dau god post ac yn darparu gwybodaeth ddaearyddol trwy gymryd gwlad a chod post fel mewnbwn.
!pip gosod pgeocode
Cael gwybodaeth ddaearyddol ar gyfer codau post penodol
# Gwirio am wlad "India" nomi = pgeocode.Nominatim('In') # Cael gwybodaeth geo drwy basio'r codau post nomi.query_postal_code(["620018", "620017", "620012"])
Mae “pgeocode” yn cyfrifo'r pellter rhwng dau god post trwy gymryd y wlad a chodau post fel mewnbwn. Mynegir y canlyniad mewn cilometrau.
# Darganfod pellter rhwng dau god post pellter = pgeocode.GeoDistance('In') distance.query_postal_code("620018", "620012")
Mae rembg yn llyfrgell ddefnyddiol arall sy'n tynnu'r cefndir o ddelweddau yn hawdd.
!pip gosod rembg
# Mewnforio llyfrgelloedd
from rembg import remove import cv2 # path of input image (my file: image.jpeg) input_path = 'image.jpeg' # path for saving output image and saving as a output.jpeg output_path = ' allbwn.jpeg ' # Darllen y mewnbwn mewnbwn delwedd = cv2.imread(input_path) # Dileu allbwn cefndir = tynnu(mewnbwn) # Arbed ffeil cv2.imwrite(output_path, output)
Efallai eich bod eisoes yn gyfarwydd â rhai o'r llyfrgelloedd hyn, ond i mi, mae Braslun, Pendulum, pgeocode, a ftfy yn anhepgor ar gyfer fy ngwaith peirianneg data. Rwy'n dibynnu llawer arnynt ar gyfer fy mhrosiectau.
Mae Humanize” yn darparu fformatio llinynnol syml, hawdd ei ddarllen ar gyfer rhifau, dyddiadau ac amseroedd. Nod y llyfrgell yw cymryd y data a'i wneud yn fwy hawdd ei ddefnyddio, er enghraifft trwy drosi nifer o eiliadau yn llinyn mwy darllenadwy fel "2 funud yn ôl". Gall y llyfrgell fformatio data mewn amrywiaeth o ffyrdd, gan gynnwys fformatio rhifau â choma, trosi stampiau amser i amseroedd cymharol, a mwy.
Rwy'n aml yn defnyddio cyfanrifau a stampiau amser ar gyfer fy mhrosiectau peirianneg data.
!Pip gosod humanize
# Mewnforio llyfrgell mewnforio dyneiddio amser mewnforio fel dt # Fformatio rhifau gyda choma a = humanize.intcoma(951009) # trosi rhifau yn eiriau b = humanize.intword(10046328394) #printing print(a) print(b)
mewnforio humanize mewnforio datetime fel dt a = humanize.naturaldate(dt.date(2012, 6, 5)) b = humanize.naturalday(dt.date(2012, 6, 5)) print(a) print(b)
Ercole Palmeri
Perfformiwyd gweithrediad offthalmoplasti gan ddefnyddio gwyliwr masnachol Apple Vision Pro yn y Catania Polyclinic…
Mae datblygu sgiliau echddygol manwl trwy liwio yn paratoi plant ar gyfer sgiliau mwy cymhleth fel ysgrifennu. I liwio…
Mae'r sector llyngesol yn bŵer economaidd byd-eang gwirioneddol, sydd wedi llywio tuag at farchnad 150 biliwn...
Ddydd Llun diwethaf, cyhoeddodd y Financial Times gytundeb ag OpenAI. Mae FT yn trwyddedu ei newyddiaduraeth o safon fyd-eang…