Machine Learning Tutoriels
Le Machine Learning propose un parcours d'apprentissage complet pour l'intelligence artificielle et la modélisation prédictive. Nos tutoriels couvrent un large éventail d'algorithmes et de techniques de ML, adaptés aux débutants et aux data scientists intermédiaires. Grâce à des laboratoires interactifs et des exemples de code du monde réel, vous acquerrez une expérience pratique dans la construction et l'entraînement de modèles. Notre terrain de jeu ML vous permet de tester différents algorithmes et ensembles de données.
Votre premier laboratoire Python
Bienvenue sur LabEx! Dans ce laboratoire introductif, vous explorerez les bases de Python, notamment l'interpréteur Python, les variables, les types de données, les opérations d'entrée/sortie et les concepts de base de la programmation.
Python
Votre premier laboratoire Pandas
Bonjour, bienvenue sur LabEx! Dans ce premier laboratoire, vous allez apprendre le programme classique 'Bonjour, le monde!' en Pandas.
PandasPython
Votre premier laboratoire NumPy
Bonjour, bienvenue sur LabEx! Dans ce premier laboratoire, vous allez apprendre le programme classique 'Bonjour, le monde!' en NumPy.
NumPyPython
Votre premier laboratoire Matplotlib
Bonjour, bienvenue sur LabEx! Dans ce premier laboratoire, vous allez apprendre le programme classique 'Bonjour, le monde!' en Matplotlib.
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Importations circulaires et dynamiques de modules
Comprenez le problème d'importation, explorez les importations circulaires, mettez en œuvre l'enregistrement des sous-classes et utilisez les importations dynamiques en Python pour les importations circulaires et dynamiques de modules.
Python
Contrôle des symboles et combinaison de sous - modules
Comprenez la complexité de l'importation de packages, contrôlez les symboles exportés avec `__all__`, exportez tout depuis le package et divisez les modules pour une meilleure organisation du code en Python.
Python
Affectation et référence en Python
Dans ce laboratoire, nous aborderons les bases de l'affectation et de la référence en Python. Nous explorerons la manière dont Python gère les affectations, comment créer des références et comment travailler avec des objets mutables et immuables.
Python
Apprenez les générateurs délégués
Comprenez l'instruction `yield from`, utilisez - la dans les coroutines, encapsulez les sockets avec des générateurs et passez des générateurs à async/await en Python.
Python
Expressions d'affectation Python
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre les Expressions d'affectation Python, également appelées 'opérateur morse' (:=). Cet opérateur, introduit en Python 3.8, vous permet d'affecter une valeur à une variable en tant que partie d'une expression. Il est particulièrement utile pour optimiser le code, éviter les calculs redondants et simplifier les expressions complexes.
Python
Explorer le module collections de Python
Dans ce tutoriel, nous explorerons le module collections intégré de Python. Le module collections est une bibliothèque puissante qui offre une variété de types de données conteneurs qui étendent la fonctionnalité des conteneurs intégrés de Python tels que les listes, les tuples et les dictionnaires.
Python
Opérateur is en Python
L'opérateur is en Python est utilisé pour vérifier si deux variables se réfèrent au même objet en mémoire. Cela est différent de l'opérateur ==, qui vérifie si deux variables ont la même valeur. Dans ce laboratoire, nous allons explorer comment fonctionne l'opérateur is et comment il peut être utile en programmation Python.C'est un concept important à comprendre, en particulier lorsqu'on travaille avec des objets mutables comme les listes et les dictionnaires. Dans ce laboratoire, nous allons explorer l'utilisation de l'opérateur is en Python avec des exemples simples et complexes, et voir comment il peut être utilisé pour écrire du code efficace et fiable.
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Le pouvoir et la flexibilité des F-string
Dans ce tutoriel, vous allez découvrir les F-strings en Python, une manière moderne et concise de formater des chaînes de caractères en Python. Les F-strings ont été introduites en Python 3.6 et sont rapidement devenues populaires parmi les développeurs Python pour leur lisibilité et leur facilité d'utilisation.
Python
Variables et adresses mémoire
Dans ce tutoriel, nous explorerons les variables Python, les adresses mémoire et les différences entre les types de données mutables et immuables :
Python
Apprendre les générateurs gérés
Comprendre les générateurs Python, créer un planificateur de tâches avec eux, tester le planificateur, construire un serveur réseau et implémenter un serveur d'écho (echo server) pour apprendre les générateurs gérés.
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Base du package webbrowser
Le module webbrowser en Python fournit une interface simple pour ouvrir des navigateurs web, afficher des documents HTML et naviguer sur le web. Ce laboratoire pratique vous guidera dans les bases de l'utilisation du package webbrowser, depuis l'ouverture d'une URL dans une nouvelle fenêtre jusqu'à l'exécution d'une recherche Google directement à partir de la console Python.
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Créer un package Python
Comprendre les packages Python, créer la structure du package, corriger les instructions d'importation, et mettre à jour et tester le programme stock.py pour construire un package Python.
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Tester votre code
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à écrire des tests unitaires pour notre code Python en utilisant le module unittest intégré. Nous commencerons par une fonction simple puis passerons à tester du code plus complexe, y compris du code qui interagit avec des bases de données.
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Gestion des instructions yield en Python
Comprenez le cycle de vie et la fermeture des générateurs, gérez les exceptions dans les générateurs et explorez les applications pratiques de la gestion des générateurs pour maîtriser la gestion des instructions yield en Python.
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