สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial เกี่ยวกับเรื่อง numpy ที่ต้องการ
Python programming create Voronoi Pattern in Freecad...
Read More →Poisson Distribution การกระจายปัวส์ซอง การกระจายปัวส์ซองเป็นการกระจายแบบไม่ต่อเนื่อง มันจะทำการประเมินว่าเหตุการณ์ต่างๆสามารถเกิดขึ้นได้กี่ครั้งในเวลาที่กำหนด เช่น ถ้ามีคนกินวันละสองมื้อความน่าจะเป็นที่เขาจะกินสามมื้อคือเท่าไหร่? -lam - อัตราหรือจำนวนเหตุการณ์ที่ทราบเช่น 2 สำหรับปัญหาข้างต้น -size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง from numpy import random x = random.poisson(lam=2, s...
Read More →Random Numbers in NumPy การสุ่มหมายเลขคืออะไร การสุ่มหมายเลขไม่ได้หมายถึงหมายเลขที่แตกต่างกันทุกครั้ง การสุ่มหมายถึงสิ่งที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผล Pseudo Random และ True Random - คอมพิวเตอร์ทำงานกับโปรแกรมและโปรแกรมเป็นชุดคำสั่งที่ชัดเจน ดังนั้นจึงต้องมีอัลกอริทึมในการสร้างหมายเลขสุ่มด้วย -หากมีโปรแกรมที่จะสร้างตัวเลขสุ่มมันสามารถทำนายได้ ดังนั้นมันจึงไม่ใช่กา...
Read More →Chi Square Distribution การแจกแจงไคสแควร์(Chi Square)ใช้เป็นพื้นฐานในการตรวจสอบสมมติฐาน - df - (ระดับของอิสรภาพ) - size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง วาดตัวอย่างสำหรับการแจกแจงไคสแควร์ด้วยลำดับอิสระ 2 ด้วยขนาด 2x3 from numpy import random x = random.chisquare(df=2, size=(2, 3)) print(x) ผลลัพธ์ [[1.36485874 1.91760477 0.46244903] [0.77660297 0.26434796 0.88766541]] การแสดงภาพของการกระจายแบบไคสแควร...
Read More →Exponential Distribution การแจกแจงแบบเลขชี้กำลัง การแจกแจงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลใช้สำหรับอธิบายเวลาจนถึงเหตุการณ์ถัดไปเช่น failure/success ฯลฯ -Scale- อัตราผกผัน (ดู lam ในการกระจายปัวส์ซอง) ค่าเริ่มต้นถึง 1.0 -size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง วาดตัวอย่างสำหรับการแจกแจงเอ็กซ์โพเนนเชียลด้วยสเกล 2.0 พร้อมขนาด 2x3 from numpy import random x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3)) print(x) ผลลัพธ์ [[3.64834976 0.505771...
Read More →Rayleigh Distribution การแจกเเจง Rayleigh ใช้ในการประมวลผลสัญญาณ -Scale - (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) เป็นตัวช่วยตัดสินใจว่าการกระจายแบบคงที่นั้นจะเป็นค่าเริ่มต้น 1.0) -size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง ดึงตัวอย่างสำหรับการแจกแจงแบบ Rayleigh ด้วย Scale 2 กับขนาด 2x3 from numpy import random x = random.rayleigh(scale=2, size=(2, 3)) print(x) ผลลัพธ์ [[1.76420437 2.32669274 4.56668193] [5.43569448 5.33518085 3.94806273]...
Read More →Pareto Distribution การแจกเเจงตามกฎของ Pareto คือการกระจาย 80-20 (ปัจจัย 20% ทำให้เกิดผลลัพธ์ 80%) -a - พารามิเตอร์รูปร่าง -size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง วาดตัวอย่างสำหรับการแจกแจง Pareto ด้วยรูปร่าง 2 ด้วยขนาด 2x3 from numpy import random x = random.pareto(a=2, size=(2, 3)) print(x) ผลลัพธ์ [[0.27668709 0.63728455 0.26425603] [0.24127558 0.17871944 0.11065141]] การแสดงการกระจาย Pareto ตัวอย...
Read More →Zipf Distribution การแยก Zipf ใช้เพื่อสุ่มตัวอย่างข้อมูลตามกฎของ zipf กฎของ Zipf นั้นในการรวบรวมคำทั่วไปที่ n คือ 1 / n เท่าของคำทั่วไป เช่น คำทั่วไปที่ 5 ในภาษาอังกฤษนั้นเกิดขึ้นเกือบ 1 ใน 5 ของคำที่ถูกใช้บ่อยที่สุด - a - พารามิเตอร์การแจกแจง -size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน ตัวอย่าง วาดตัวอย่างสำหรับการแจกแจง zipf ด้วยพารามิเตอร์การกระจาย 2 ด้วยขนาด 2x3 from numpy import random x = random.zipf(a=2, size=(2, 3)) pri...
Read More →Random Permutations การเรียงสับเปลี่ยนขององค์ประกอบแบบสุ่ม การจัดเรียงสับเปลี่ยนหมายถึงการจัดเรียงของเนื้อหาเช่น [3, 2, 1] คือการเรียงสับเปลี่ยนของ [1, 2, 3] และในทางกลับกัน NumPy มีวิธีสุ่มหลายวิธีที่เเตกต่างกัน ในที่นี้จะยกมา 2 วิธี : shuffle() และ permutation() ตัวอย่าง สุ่มสับเปลี่ยนองค์ประกอบของอาเรย์ต่อไปนี้ from numpy import random import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) random.shuffle(arr) print(arr) ผลลัพธ์ ...
Read More →การแจกแจงแบบปกติเป็นหนึ่งในการแจกแจงที่สำคัญที่สุด มันถูกเรียกว่าการกระจายแบบเกาส์(Gaussian) หลังจากที่นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันชื่อคาร์ลฟรี ดริชเกาส์ ได้คิดค้นขึ้น มันเหมาะกับการกระจายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆเช่น คะแนน IQ, การเต้นของหัวใจ ฯลฯ...
Read More →การแจกแจงแบบทวินามเป็นการกระจายแบบไม่ต่อเนื่อง มันอธิบายผลลัพธ์ของสถานการณ์จำลองไบนารีเช่น โยนเหรียญมันจะเป็นหัวหรือก้อย n - จำนวนการทดลอง p - ความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นของการทดลองแต่ละครั้ง (เช่นสำหรับการโยนเหรียญละ 0.5) size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน...
Read More →การกระจายแบบลอจิสติกใช้อธิบายการเติบโต ใช้อย่างกว้างขวางในการเรียนรู้ของเครื่องในการถดถอยโลจิสติกเครือข่ายประสาทเทียม ฯลฯ...
Read More →Multinomial Distribution การแจกแจงพหุนามเป็นลักษณะทั่วไปของการแจกแจงทวินาม มันอธิบายถึงผลลัพธ์ของสถานการณ์ที่มีหลายชื่อแตกต่างจากแบบทวินามที่สถานการณ์จะต้องมีเพียงหนึ่งในสอง...
Read More →การแยก NumPy อาร์เรย์ การแยกเป็นการดำเนินการย้อนกลับของการเข้าร่วม(Join)การเข้าร่วม(Join)ผสานหลายอาร์เรย์เป็นหนึ่งและแบ่งออกเป็นหนึ่งอาร์เรย์เป็นหลาย ๆ เราใช้ array_split() สำหรับการแยกอาร์เรย์เราส่งผ่านอาร์เรย์ที่เราต้องการแยกและจำนวนการแบ่ง...
Read More →ufuncs คืออะไร ย่อมาจาก "ฟังก์ชั่นสากล" และเป็นฟังก์ชั่น NumPy ที่ทำงานบนวัตถุ ndarray ทำไมต้องใช้ ufuncs ufuncs ใช้เพื่อสร้าง vectorization ใน NumPy ซึ่งเร็วกว่าการวนซ้ำองค์ประกอบ มันยังมีการสะสมและวิธีการเพิ่มเติม เช่น ลดการสะสม ฯลฯ ที่มีประโยชน์มากสำหรับการคำนวณ ufuncs รับข้อโต้แย้งเพิ่มเติมเช่น...
Read More →Uniform Distribution ใช้เพื่ออธิบายความน่าจะเป็นที่ทุกเหตุการณ์มีโอกาสเกิดขึ้นเท่ากัน เช่น การสร้างตัวเลขสุ่ม a - ขอบเขตล่าง - ค่าเริ่มต้น 0 .0 b - ขอบเขตบน - ค่าเริ่มต้น 1.0 size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน...
Read More →NumPy คืออะไร - NumPy เป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับการทำงานกับอาร์เรย์ เเละนอกจากนี้ยังมีฟังก์ชั่นสำหรับการทำงานในโดเมนของพีชคณิตเชิงเส้นการแปลงฟูริเยร์และเมทริกซ์ -NumPy ถูกสร้างขึ้นในปี 2548 โดย Travis Oliphant มันเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สและนักเรียนสามารถใช้ได้อย่างอิสระ -NumPy ย่อมาจาก Numerical Python ทำไมต้องใช้ NumPy...
Read More →การติดตั้ง NumPy หากนักเรียนมี Python และ PIP ติดตั้งอยู่แล้ว การติดตั้ง NumPy นั้นง่ายมากๆ เราจะติดตั้งโดยใช้คำสั่งนี้...
Read More →การเข้าถึงองค์ประกอบของอาร์เรย์ การทำดัชนีอาร์เรย์นั้นเหมือนกับการเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์ นักเรียนสามารถเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์ได้โดยอ้างถึงหมายเลขดัชนี ดัชนีในอาร์เรย์ NumPy เริ่มต้นด้วย 0 ซึ่งหมายความว่าองค์ประกอบแรกมีดัชนี 0 และที่สองมีดัชนี 1 เป็นต้น...
Read More →การแบ่งอาร์เรย์ การแบ่งส่วนในไพธอนนั้นหมายถึง การนำเอาองค์ประกอบจากดัชนีหนึ่งไปยังอีกดัชนีหนึ่ง เราจะผ่านส่วนแบ่งแทนที่จะเป็นดัชนีดังนี้: [start: end] นอกจากนี้เรายังสามารถกำหนดขั้นตอนดังนี้: [start: end: step] -ถ้าเราไม่ผ่านStartถือว่าเป็น 0 -ถ้าเราไม่ผ่านEndของอาร์เรย์ในมิตินั้น หากเราไม่ผ่านStepที่ถือว่าเป็น 1...
Read More →Numpy Data Types ประเภทข้อมูลใน Python โดยค่าเริ่มต้นของPython จะมีประเภทข้อมูลเหล่านี้ - strings - ใช้เพื่อแสดงข้อมูลตัวอักษร,ข้อความจะอยู่ภายในเครื่องหมายคำพูด เช่น. "ABCD" -integer - ใช้เพื่อแสดงตัวเลขจำนวนเต็ม เช่น. -1, -2, -3 -float - ใช้เพื่อแสดงตัวเลขจริง เช่น 1.2, 42.42 - boolean - ใช้เพื่อเป็นตัวแทนของจริงหรือเท็จ -complex - ใช้เพื่อแสดงตัวเลขในคอมเพล็กซ์ธรรมดา เช่น. 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j NumPy มีชนิดข้อมูลพิเศษบางอย่าง?...
Read More →ความแตกต่างระหว่าง copy และ view ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการใช้copyและการใช้viewของอาเรย์ คือการcopyเป็นอาเรย์ใหม่และviewเป็นเพียงviewของอาเรย์เดิมนั่นเองสำเนาที่เป็นเจ้าของข้อมูลและทำการเปลี่ยนแปลงใดๆก็ตาม ที่ทำกับสำเนาจะไม่ส่งผลกระทบต่ออาเรย์เดิมและทำการเปลี่ยนแปลงใดๆได้ หรือที่ทำกับอาเรย์เดิมจะไม่ส่งผลกระทบต่อการcopy...
Read More →Numpy Array Shape คือจำนวนองค์ประกอบในแต่ละมิติ การรับรูปร่างของอาร์เรย์ อาร์เรย์ NumPy มีแอตทริบิวต์ที่เรียกว่า รูปร่างที่ส่งคืน tuple ด้วยแต่ละดัชนีที่มีจำนวนองค์ประกอบที่สอดคล้องกัน...
Read More →Numpy Array Reshaping สามารถนำสมาชิกในอาเรย์มาจัดเรียงใหม่ได้ด้วยการใช้เมธอด reshape โดยกำหนดรูปร่างใหม่ของอาเรย์ด้วยการปรับรูปร่าง เราสามารถเพิ่มหรือลบส่วนข้อมูลหรือเปลี่ยนจำนวนองค์ประกอบในแต่ละมิติโดยจะร่างขึ้นมาใหม่จาก 1-D ถึง 2-D...
Read More →Numpy Array Iterating หมายถึงการผ่านองค์ประกอบหนึ่งต่อหนึ่งเมื่อเราจัดการกับอาเรย์หลายมิติในแบบ numpy เราสามารถทำได้โดยใช้พื้นฐานสำหรับลูป(loop)ของไพธอน...
Read More →Numpy Joining Array Joining หมายถึง การใส่เนื้อหาของสองอาร์เรย์ขึ้นไปในอาร์เรย์เดียวกัน ใน SQL เราเข้าร่วมตารางตามคีย์ในขณะที่ NumPy เราเข้าร่วมอาร์เรย์โดยแกน เราผ่านลำดับของอาร์เรย์ที่เราต้องการที่จะเข้าร่วมกับฟังก์ชั่นconcatenate() พร้อมกับแกน ถ้าแกนไม่ถูกส่งผ่านอย่างชัดเจนมันจะถูกนำมาเป็น 0...
Read More →สามารถหาอาร์เรย์เพื่อหาค่าบางค่าและส่งกลับดัชนีที่ได้รับการจับคู่แล้วในการหาอาร์เรย์จะใช้เมธอด where()...
Read More →การเรียงลำดับ หมายถึงการวางองค์ประกอบในลำดับตามคำสั่งหรือลำดับที่ได้รับคำสั่งคือลำดับใดๆที่มีคำสั่งที่สอดคล้องกับองค์ประกอบเช่นตัวเลขหรือตัวอักษร,จากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย วัตถุ NumPy ndarray มีฟังก์ชันที่เรียกว่า sort() ซึ่งจะเรียงลำดับอาร์เรย์ที่ระบุ...
Read More →การกรองอาร์เรย์ คือการนำองค์ประกอบบางอย่างออกมาจากอาร์เรย์ที่มีอยู่และสร้างอาร์เรย์ใหม่ออกมา ซึ่งNumpyเรียกว่าการกรองนักเรียนจะกรองอาร์เรย์โดยใช้รายการ(List)ดัชนีบูลีน(Boolean) รายการ(List)ดัชนีบูลีน(Boolean)คือList Booleanที่สอดคล้องกับดัชนีในอาร์เรย์ หากค่าที่ดัชนีเป็น True นั้นองค์ประกอบนั้นจะมีอยู่ในอาร์เรย์ที่ถูกกรอง หากค่าที่ดัชนีนั้นเป็นเท็จนั้นองค์ประกอบ??...
Read More →ฟังก์ชันตรีโกณมิติ NumPy จัดเตรียม ufuncs sin(), cos() และ tan() ที่รับค่าเป็นเรเดียนและสร้างค่า sin, cos และ tan ที่สอดคล้องกัน...
Read More →จัดเตรียม ufuncs sinh(), cosh() และ tanh() ที่รับค่าเป็นเรเดียนและสร้างค่า sinh,cosh และtanhที่สอดคล้องกัน...
Read More →Setคืออะไร เซตในคณิตศาสตร์คือชุดขององค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์ เซตใช้สำหรับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับการตัดกันการรวมและการดำเนินการที่แตกต่างกันบ่อยครั้ง...
Read More →การสร้างufunc นักเรียนต้องกำหนดฟังก์ชั่นเช่นเดียวกับที่ทำกับฟังก์ชั่นปกติใน Python จากนั้นเพิ่มไปยังไลบรารี NumPy ufunc ด้วยเมธอด frompyfunc() วิธีการ frompyfunc() ใช้ข้อโต้แย้งดังต่อไปนี้ -function - ชื่อของฟังก์ชั่น -input - จำนวนของอาร์กิวเมนต์ที่ป้อนเข้า (อาร์เรย์) -output - จำนวนของอาร์เรย์เอาท์พุท...
Read More →เลขคณิตอย่างง่าย นักเรียนสามารถใช้ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ + - * / โดยตรงระหว่างอาร์เรย์ NumPy แต่ในส่วนนี้จะกล่าวถึงส่วนขยายที่เหมือนกันซึ่งเรามีฟังก์ชั่นที่สามารถใช้วัตถุใด ๆ ที่มีลักษณะเหมือนอาร์เรย์ได้เช่น Listtuples ฯลฯ และดำเนินการทางคณิตศาสตร์ตามเงื่อนไข...
Read More →5 วิธีหลักในการปัดเศษทศนิยมใน NumPy - truncation - fix - rounding - floor - ceil...
Read More →- NumPy จัดเตรียมฟังก์ชันเพื่อดำเนินการบันทึกที่ฐาน 2, e และ 10 -นอกจากนี้เรายังจะสำรวจว่าเราสามารถบันทึกฐานใดๆ ได้โดยสร้าง ufunc ที่กำหนดเอง -ฟังก์ชั่นบันทึกทั้งหมดจะวาง -inf หรือ inf ในองค์ประกอบหากบันทึกไม่สามารถคำนวณได้...
Read More →ความแตกต่างระหว่างการรวมกับการเพิ่มคืออะไร? การเพิ่มจะกระทำระหว่างสองอาร์กิวเมนต์ในขณะที่การรวมเกิดขึ้นเหนือองค์ประกอบ n...
Read More →numpy Product ในการหาproductขององค์ประกอบในอาร์เรย์ให้ใช้ฟังก์ชัน prod() ตัวอย่าง หา product ขององค์ประกอบของสองอาร์เรย์ import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) x = np.prod(arr) print(x) ผลลัพธ์ 24 การหาproduct ตามแกน ถ้านักเรียนระบุ axis = 1, NumPy จะส่งคืน product ของแต่ละอาร์เรย์ ตัวอย่าง ทำการสรุปในอาร์เรย์ต่อไปนี้ตามแกนที่ 1 import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3,...
Read More →numpy Differencesv อนุพันธ์ที่ไม่ต่อเนื่องหมายถึงการลบองค์ประกอบที่ต่อเนื่องสององค์ประกอบเช่นสำหรับ [1, 2, 3, 4] อนุพันธ์แบบไม่ต่อเนื่องจะเป็น [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] - ในการหาอนุพันธ์แบบไม่ต่อเนื่องให้ใช้ฟังก์ชัน diff() ตัวอย่าง คำนวณอนุพันธ์แบบไม่ต่อเนื่องของอาร์เรย์ต่อไปนี้ import numpy as np arr = np.array([10, 15, 25, 5]) newarr = np.diff(arr) print(newarr) ผลลัพธ์ [ 5 10 -20] Returns: [5 10 -20] เพ...
Read More →Numpy LCM การหา LCM (ตัวคูณร่วมน้อย) พหุสามัญต่ำสุดคือจำนวนน้อยที่สุดที่เป็นพหุคูณสามัญของทั้งสองหมายเลข ตัวอย่าง หา LCM ของตัวเลขสองตัวต่อไปนี้ import numpy as np num1 = 4 num2 = 6 x = np.lcm(num1, num2) print(x) ผลลัพธ์ 12 Returns : 12 เพราะนั่นคือตัวคูณร่วมที่ต่ำที่สุดของทั้งสองหมายเลข (4 * 3 = 12 และ 6 * 2 = 12) หา LCM ในอาร์เรย์ ในการหาค่าพหุคูณสามัญต่ำสุดของค่าทั้งหมดในอาร์เรย์ นักเรียนสาม...
Read More →Numpy GCD การหา GCD (ตัวหารร่วมที่มีค่ามากที่สุด) GCD (ตัวหารร่วมที่มีค่ามากที่สุด) หรือที่รู้จักกันในชื่อ HCF (Highest Common Factor) เป็นจำนวนที่มากที่สุดที่เป็นปัจจัยร่วมของตัวเลขทั้งสอง ตัวอย่าง หา HCF ของตัวเลขสองตัวต่อไปนี้ import numpy as np num1 = 6 num2 = 9 x = np.gcd(num1, num2 print(x) ผลลัพธ์ 3 Returns: 3 เนื่องจากเป็นจำนวนสูงสุดทั้งสองตัวเลขสามารถหารด้วย (6/3 = 2 และ 9 * 3 = 3) หา GCD ในอา...
Read More →เราเรียนรู้อะไรได้บ้างจากการดูกลุ่มตัวเลข? การเรียนรู้ของเครื่อง(และในคณิตศาสตร์) มักจะมีค่า 3 ค่าที่สำคัญต่อการใช้งาน - Mean - ค่าเฉลี่ย - Median - ค่ากลาง - Mode - ค่าทั่วไป...
Read More →-ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือตัวเลขที่อธิบายถึงวิธีการกระจายค่า -ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำหมายความว่าตัวเลขส่วนใหญ่ใกล้เคียงกับ mean(ค่าเฉลี่ย) -ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงหมายความว่าค่าจะกระจายออกไปในช่วงกว้างกว่า...
Read More →เรียนรู้เกี่ยวกับเปอร์เซ็นไทล์ใช้ในสถิติเพื่อให้ตัวเลขที่อธิบายค่าที่เปอร์เซ็นต์ที่ระบุของค่านั้นต่ำกว่า ตัวอย่าง: สมมติว่าเรามีช่วงอายุของผู้คนที่อาศัยอยู่บนถนน...
Read More →ในโลกแห่งความเป็นจริงชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่ามาก แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะรวบรวมข้อมูลโลกแห่งความจริงอย่างน้อยในช่วงเริ่มต้นของโปรเจ็ค เราจะรับชุดค่าข้อมูลขนาดใหญ่??...
Read More →วิธีการสร้างอาร์เรย์ที่มีค่าความเข้มข้นรอบค่าที่กำหนด ในทฤษฎีความน่าจะเป็นการแจกแจงข้อมูลชนิดนี้เรียกว่าการแจกแจงข้อมูลปกติหรือการแจกแจงข้อมูลแบ?...
Read More →พล็อตกระจายเป็นแผนภาพที่แต่ละค่าในชุดข้อมูลถูกแสดงด้วยจุด โมดูล Matplotlib มีวิธีการในการวาดแผนการกระจายมันต้องการสองอาร์เรย์ที่มีความยาวเท่ากันหนึ่งตัวสำหรับค่าของแกน x และอีกหนึ่งค่าสำหรับแกน y...
Read More →เรียนรู้เรื่องการถดถอยพหุนาม หากจุดข้อมูลของนักเรียนชัดเจน จะไม่พอดีกับการถดถอยเชิงเส้น (เส้นตรงผ่านจุดข้อมูลทั้งหมด) ก็อาจเหมาะสำหรับการถดถอยพหุนาม การถดถอยพหุนามเช่นการถดถอยเชิงเส้นใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร x และ y เพื่อหาวิธีที่ดีที่สุดในการวาดเส้นผ่านจุดข้อมูล ...
Read More →Machine Learning - Train/Test ในเนื้อหาบทนี้นักเรียนจะได้ฝึกเขียนเเละเรียนรู้เกี่ยวกับการทดสอบแบบจำลองโดยใช้ชุดการทดสอบ มันจะเป็นอย่างไรเรามาเรียนรู้กันเถอะ ประมวลผลโมเดลของนักเรียน ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเราสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์บางอย่างเช่นในบทก่อนหน้าซึ่งเราคาดการณ์การปล่อย CO2 ของรถยนต์เมื่อเรารู้น้ำหนักและขนาดเครื่องยนต์ ในการว?...
Read More →ในบทนี้เราจะแสดงวิธีสร้าง "ต้นไม้ตัดสินใจ" แผนภูมิการตัดสินใจเป็นแผนภูมิการไหลและสามารถช่วยนักเรียนตัดสินใจบนพื้นฐานของประสบการณ์ที่ผ่า...
Read More →Random Data Distribution การกระจายข้อมูลคืออะไร -การกระจายข้อมูลคือรายการของค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดและความถี่ที่แต่ละค่าเกิดขึ้น -รายการดังกล่าวมีความสำคัญเมื่อทำงานกับสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล -วิธีการเสนอโมดูลแบบสุ่มที่ส่งคืนการกระจายข้อมูลที่สร้างแบบสุ่ม การกระจายแบบสุ่ม การแจกแจงแบบสุ่มคือชุดของตัวเลขสุ่มที่ตามฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่yาจะเป็นฟัง...
Read More →ในโลกของการโปรแกรมมิ่งและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ การใช้งาน Numpy กับ Python ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญอย่างยิ่ง. Numpy เป็นไลบรารี (library) ที่ช่วยในการปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลที่เป็นพิกเซล (pixel) และข้อมูลทางคณิตศาสตร์ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น. ในบทความนี้ จะพูดถึงคุณสมบัติของ Numpy, การใช้งาน Numpy ใน Python, และประโยชน์ของการใช้งาน Numpy ทั้งหลาย...
Read More →ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) การวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมาก เครื่องมือหนึ่งที่ช่วยให้นักวิเคราะห์และนักพัฒนาสามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพคือ Numpy ซึ่งเป็นไลบรารีที่ใช้ในภาษา Python สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์...
Read More →การพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโค้ดคือกิจกรรมที่ต้องใช้เวลาและความพยายามมากมาย นับเป็นความท้าทายที่ต้องเผชิญอยู่เสมอ ด้วยเหตุนี้ การค้นหาวิธีที่ช่วยให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเคล็ดลับในการเขียนโค้ดที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Numpy ที่เป็นเครื่องมือที่สำคัญในโลกการเขียนโค้ดและการประมวลผลข้อมูล มาเริ่มต้นเลยดีกว่า!...
Read More →การประมวลผลข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของงานวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลในยุคปัจจุบัน การใช้ซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ในโลกของภาษาโปรแกรมไพธอน (Python) โมดูล Numpy เป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การทำงานกับข้อมูลที่มีมิติในแบบต่างๆ กลายเป็นเรื่องง่าย ด้วยประสิทธิภาพและความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ยอดเยี่ยม...
Read More →Numpy (Numerical Python) เป็นไลบรารีที่สำคัญและที่ไม่ควรพลาดในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในปัจจุบัน การใช้ Numpy ช่วยให้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์สามารถทำงานกับข้อมูลตัวเลขได้อย่างมีประสิทธิภาพและง่ายดายมากขึ้น ในบทความนี้เราจะสำรวจบทบาทของ Numpy ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy ในงานด้านนี้...
Read More →Numpy (Numerical Python) เป็นหนึ่งในไลบรารีที่สำคัญที่มักถูกนำเข้ามาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานทางคณิตศาสตร์ใน Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวกับการเรียกร้องทางคลินิกและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในบทความนี้เราจะสำรวจถึงความสำคัญของ Numpy ในการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้งาน, ความสามารถที่โดดเด่น และเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy เมื่อเทียบกับวิธีการอื่น ๆ ที่มีอยู่ในโลกของการโปรแกรมมิง...
Read More →Numpy (ที่มีชื่อเต็มว่า Numerical Python) เป็นไลบรารีที่สำคัญสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ซึ่งมีความสามารถในการจัดการกับข้อมูลแบบอาร์เรย์ (arrays) อย่างมีประสิทธิภาพ เรามาทำความรู้จักกับ Numpy และความสามารถของมันในการจัดการอาร์เรย์สำหรับงานวิทยาศาสตร์เพิ่มเติมกันเถอะ...
Read More →ในโลกของวงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำงานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ในปัจจุบัน การทำงานกับข้อมูลที่มีลักษณะของเมทริกซ์ (matrix) เป็นสิ่งที่กระชับและมีความท้าทายมากมาย การคำนวณเพื่อแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบนี้ต้องใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและมีความสามารถในการประมวลผลอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้เราจะพาคุณไปพบกับไลบรารี Numpy ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในการทำงานกับเมทริกซ์และข้อมูลตารางในภาษา Python และเราจะพิจารณาดูถึงข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy ในการทำงานกับเมทริกซ์...
Read More →อัพเกรดทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย Numpy: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น...
Read More →การโปรแกรมมิ่งเป็นทักษะที่สำคัญที่ผู้เรียนควรพัฒนา เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ภาษาโปรแกรมพื้นฐาน เช่น Python ที่มีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลตั้งแต่ข้อมูลทั่วไปจนถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องการทำงานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่หรือทำงานคำนวณทางวิทยาศาสตร์ การใช้ Python เบื้องต้นอาจไม่เพียงพอแล้ว ด้วยความสามารถในการทำงานกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ในบทความนี้ จะพูดถึงการนำเอา Numpy เข้ามาช่วยในการทำงานกับข้อมูลใน Python อย่างมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในโลกของการโปรแกรมมิ่ง (programming), การจัดการข้อมูลเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง ภาษา Python ถือเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย เนื่องจากความทรงจำของไวยากรณ์ที่สะดวก และรองรับการพัฒนาแบบพลวัสดุ (rapid development) อย่างยิ่ง แม้ว่าภาษา Python จะถือว่าเป็นภาษาที่มีการจัดการ Array อย่างง่าย แต่แนวคิดและพลวัคมที่ เป็นมากมาย นี้ทำให้นักพัฒนาควรให้ความสำคัญกับการค้นพบพลังของ Array ในภาษา Python...
Read More →การศึกษาการเขียนโปรแกรมเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน โดยเฉพาะผู้ที่สนใจด้านการพัฒนาเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือบล็อกที่มีการบริการด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ สำหรับผู้ที่เพิ่งจะฝึกฝนเขียนโปรแกรมด้วย Python รู้ได้ว่าการทำความเข้าใจ Array ใน Python เป็นเรื่องที่สำคัญและมีประโยชน์อย่างมากในการเขียนโปรแกรมขั้นสูง...
Read More →ในโลกของโปรแกรมมิ่ง การใช้ Array เป็นเรื่องที่ทุกๆ โปรแกรมเมอร์ต้องเรียนรู้กันไป เนื่องจาก Array เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีความสำคัญและใช้งานได้หลากหลาย โดยเฉพาะใน Python นั้นเอง ภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างมากในสมัยนี้ โดยการใช้เทคนิคและปฎิบัติที่ถูกต้อง Array จะช่วยให้โปรแกรมของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปพบกับเทคนิคการใช้ Array ให้เต็มศักยภาพใน Python เพื่อให้คุณสามารถนำไปปรับใช้กับโปรเจคต์ของคุณได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ...
Read More →สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน! ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับการใช้ Array ใน Python สำหรับมือใหม่กันครับ การทำความเข้าใจการใช้ Array ใน Python จะช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและง่ายมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณกำลังศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเขียนโปรแกรมเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล...
Read More →ทุกคนที่ศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ มักจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลแบบพื้นฐานที่เรียกว่า "Array" ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่สามารถเข้าถึงและประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ. ในขณะเดียวกัน Python ก็เป็นภาษาโปรแกรมที่มีความยืดหยุ่นสูงและเป็นที่นิยมอย่างมากในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำไมเมื่อเราผสานกัน Array และ Python จึงนำมาซึ่งความเร็วและความคล่องตัวอย่างได้บอกเล่าในบทความนี้....
Read More →หากคุณกำลังมองหาวิธีในการทำ Visualization ให้สวยงามและมีความหลากหลายโดยไม่ยากเย็น การใช้ Seaborn ในการเขียนโปรแกรมอาจจะเป็นตัวช่วยที่ดีที่คุณค้นหาอยู่! Seaborn คือเครื่องมือที่ใช้สำหรับ Visualization ที่เป็นไปได้ในภาษา Python ซึ่งเป็นที่นิยมในการแก้ปัญหาทางด้านข้อมูลและการบรรยายข้อมูลในรูปแบบต่างๆ...
Read More →การทำโปรเจคทางด้านโปรแกรมมิ่ง (programming project) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาทักษะของตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน หรือการสร้างโปรแกรมที่มีความน่าสนใจ เราจะได้ทักษะใหม่ๆ และเพิ่มความรู้ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมด้วยตัวเอง...
Read More →หนึ่งในประโยชน์หลักของการแบ่งส่วนภาพคือการช่วยให้เครื่องจักรร้านค้าเข้าใจและจัดการกับภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นเมื่อเราต้องการให้โปรแกรมร้านค้าจดจำว่าภาพใดมีผลผลิตคุณภาพดีหรือไม่ด้วยการแบ่งส่วนภาพและการวิเคราะห์ภาพ เครื่องจักรสามารถออกแบบระบบการจัดการคุณภาพของผลผลิตและระบุว่าภาพไหนมีข้อมูลการผลิตหรือลักษณะที่ไม่ดี...
Read More →การพัฒนาเกมคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันมีความซับซ้อนและท้าทายมากขึ้น นอกจากการสร้างกราฟิกที่สมจริงและเสมือนจริงเพื่อให้ผู้เล่นได้ทดลองสัมผัสกับโลกเสมือนจริงที่สวยงาม ยังมีความสำคัญที่จะต้องมองเห็นเกิดจากการแบ่งส่วนภาพ (Image segmentation) อีกด้วย...
Read More →การศึกษาภาษา Python เป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างยิ่ง เนื่องจากมันไม่เพียงแค่เป็นภาษาโปรแกรมที่ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในวงการไอที แต่ยังเป็นภาษาที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพและนักศึกษาทั่วโลกที่สนใจในการศึกษาและทดลองใช้กันอย่างมาก ทำให้มันกลายเป็นภาษาที่จำเป็นต้องรู้ตามแนวโน้มใหม่ ๆ ด้านเทคโนโลยี ดังนั้นวันนี้ ขอเสนอแนะ 7 เคล็ดลับในการเรียน Python ที่จะทำให้คุณกลายเป็นโปรแกรมเมอร์ชั้นเซียนทันที!...
Read More →Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่เข้าถึงได้ง่ายและมีความยืดหยุ่นสูง ความสามารถของ Python ในการประยุกต์ใช้ในหลายด้านทำให้มันเป็นภาษาที่มีอิทธิพลอย่างมากในโลกของการเขียนโปรแกรม...
Read More →การเรียนรู้ภาษา Python ไม่ได้ทำให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์เท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้คุณกลายเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความรู้คอมพิวเตอร์ด้านวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึกได้อีกด้วย ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปรู้จักกับการใช้ Python ในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงข้อดี ข้อเสีย และการนำไปใช้ในงานจริง...
Read More →การแสดงข้อมูลแบบภาพเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนกลายเป็นสิ่งที่ง่ายต่อการเข้าใจ การสร้างภาพการแสดงข้อมูลที่สวยงามและมีความหมายมีความสำคัญอย่างมากเพื่อเป็นการสื่อสารข้อมูลให้กับผู้ดูและผู้ใช้งานได้ง่ายและรวดเร็วโดยไม่ต้องศึกษาข้อมูลอย่างละเอียด วันนี้เราจะมาพูดถึง Seaborn, ไลบรารี Python ที่ช่วยให้การสร้างภาพการแสดงข้อมูลให้ง่ายขึ้นอย่างมีความสวยงามและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น...
Read More →การทำโปรเจคทางด้านโปรแกรมมิ่ง (programming project) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาทักษะของตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน หรือการสร้างโปรแกรมที่มีความน่าสนใจ เราจะได้ทักษะใหม่ๆ และเพิ่มความรู้ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมด้วยตัวเอง...
Read More →ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ หลายครั้งเราต้องเลือกภาษาโปรแกรมมิ่งที่เหมาะสมสำหรับโครงการของเรา วันนี้เราจะมาแกะรอยความแตกต่างระหว่าง Python และ C# (ซีชาร์ป) ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสองแบบในการใช้งานและการพัฒนาโปรแกรม โดยจะเน้นถึงเชิงการใช้งาน, ประสิทธิภาพ, มุมมองต่างๆ ข้อดีข้อเสีย และจะลงไปถึงตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงพร้อมมุมมองที่เป็นวิชาการ เชิงวิจารณ์...
Read More →การพัฒนาซอฟต์แวร์คืองานที่ต้องการทักษะ, ความรู้, และเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มีภาษาโปรแกรมมิ่งอยู่มากมายที่สามารถตอบสนองความต้องการทั้งในด้านความสามารถและการใช้งานจริง แต่ละภาษาก็มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน ในบทความนี้ เราจะมาดูความแตกต่างระหว่างภาษา Python กับ Rust ทั้งในด้านการใช้งาน, ประสิทธิภาพ และข้อดีข้อเสีย พร้อมทั้งยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริง เพื่อให้คุณเลือกใช้ภาษาที่เหมาะสมกับโปรเจ็คของคุณ...
Read More →หมายเหตุ: บทความนี้ถูกเขียนด้วยโทนการสื่อสารที่ค่อนข้างสดใสและกระตุ้นความสนใจ โดยมุ่งเน้นในเรื่องของวิชาการและการโต้แย้งที่มีเหตุผล พร้อมด้วยการใส่ตัวอย่างการใช้งานจริงและตัวอย่างโค้ด เพื่อให้ผู้อ่านเกิดการเชิญชวนในการศึกษาโปรแกรมมิ่งที่ EPT อย่างธรรมชาติ...
Read More →ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นเลือดใหม่ของโลกธุรกิจและวิทยาการ, วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) ก็ตามมาด้วยความสำคัญอย่างมาก สำหรับหลายโครงการ, Python ถูกพิจารณาเป็นสุดยอดภาษาโปรแกรมมิ่งที่ใช้ในการจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการพัฒนาโมเดลของแมชชีนเลิร์นนิง....
Read More →ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ที่เราอาศัยอยู่นี้ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่สำคัญมาก หนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคือภาษา Python เนื่องจากรูปแบบภาษาที่เข้าใจง่ายและมีไลบรารี่สนับสนุนมากมาย ในบทความนี้ เราจะมาดูว่า Python สามารถช่วยเราค้นหาสถิติต่างๆ จากข้อมูลได้อย่างไร พร้อมด้วยตัวอย่างโค้ดที่สามารถใช้งานได้จริง...
Read More →ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและการแข่งขันที่เข้มข้นของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ นักพัฒนาต้องการเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพและตอบสนองความต้องการของตลาดได้อย่างรวดเร็ว หลายต่อหลายครั้ง Python ได้กลายเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับการเลือกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับงานด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ด้วยเหตุผลหลากหลาย ในบทความนี้ เราจะสำรวจถึงเหตุผลที่นักพัฒนานิยมใช้ Python และตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานให้เห็นได้อย่างชัดเจน...
Read More →ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา Python ได้ฉายาว่าเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลกการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความที่มีความง่ายต่อการเรียนรู้ ความยืดหยุ่น และชุมชนนักพัฒนาที่แข็งแกร่ง Python ได้ตอบโจทย์ในทุกด้านทั้งงานวิจัย การพัฒนาเว็บไซต์ หรือแม้กระทั่งงานวิเคราะห์ข้อมูล...
Read More →หัวข้อ: ไลบรารี Python ยอดนิยมสำหรับนักเขียนโปรแกรมรุ่นจิ๋ว...
Read More →พูดถึงโลกของการเขียนโปรแกรมภาษา Python, มีหนึ่งเครื่องมือที่ไม่ว่าใครที่ทำงานเกี่ยวกับการคำนวณตัวเลขหรือข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ต่างก็ต้องรู้จัก นั่นก็คือ NumPy นั่นเองครับ! NumPy หรือตัวย่อของ Numerical Python คือห้องสมุดหนึ่งในภาษา Python ที่ช่วยให้การทำงานกับตัวเลขและการคำนวณต่าง ๆ เป็นไปได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น...
Read More →การเขียนโปรแกรมเพื่อการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ในภาษา Python นั้นสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อผสานความสามารถของไลบรารีอย่าง Matplotlib และ NumPy เข้าด้วยกัน โดยทั้งสองนี้เป็นเครื่องมือชั้นเยี่ยมที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรสามารถสร้างกราฟิกที่ได้รับการนำเสนออย่างมืออาชีพและการคำนวนและจัดการข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างสะดวก...
Read More →การเขียนโปรแกรม Python นับว่าเป็นหนึ่งในทักษะที่น่าสนใจและเป็นที่ต้องการโดยองค์กรต่างๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรมในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นด้านวิเคราะห์ข้อมูล, การทำเว็บไซต์ หรือแม้แต่การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ หนึ่งในเครื่องมือที่อำนวยความสะดวกในการเขียน Python สำหรับนักพัฒนาคือ Integrated Development Environment (IDE) และหนึ่งใน IDE ที่เป็นที่นิยมสำหรับ Python คือ Spyder IDE....
Read More →ภาษา Python ได้กลายเป็นภาษายอดนิยมในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ และวิศวกรทั้งหลาย หนึ่งในเหตุผลที่สำคัญก็คือไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ อาทิเช่น Matplotlib, SciPy และ NumPy ซึ่งเราจะมาพูดถึงความสำคัญและการใช้งานของแต่ละไลบรารีให้เห็นภาพชัดเจนกันมากยิ่งขึ้นในบทความนี้...
Read More →Python คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีความเรียบง่ายตั้งแต่โครงสร้างภาษาจนถึงการใช้งานจริง ด้วยความยืดหยุ่นและการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนาทั่วโลก ทำให้ Python เป็นภาษาที่เข้าถึงได้ง่ายและถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้าน ตั้งแต่การศึกษาจนถึงการใช้งานระดับองค์กรขนาดใหญ่...
Read More →ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา การพัฒนาด้าน Machine Learning และ Computer Vision ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและนักวิจัยอย่างมาก ด้วยนวัตกรรมที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและตีความโลกใบนี้ผ่านการมองเห็นได้ทั้งภาพนิ่งและวิดีโอ หนึ่งในเครื่องมือที่มีบทบาทสำคัญในการพัฒนานวัตกรรมเหล่านี้คือ Google MediaPipe, ซึ่งได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในโครงการต่างๆที่ต้องการความแม่นยำในการตรวจจับและประมวลผลภาพ...
Read More →ในปี 2024 นี้ Python ยังคงเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลกของนักพัฒนาซอฟต์แวร์และวิศวกรข้อมูล เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ Python เป็นที่นิยมคือไลบรารีที่มีให้เลือกใช้มากมาย ที่ช่วยให้การเขียนโค้ดเป็นเรื่องที่ง่ายดายและเอื้อต่อการนำไปประยุกต์ใช้งาน ในบทความนี้ จะนำเสนอ 5 ตัวอย่างของไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมยิ่งในปี 2024 พร้อมทั้งการวิพากษ์วิจารณ์และตัวอย่างการใช้งานที่ประยุกต์ได้จริง...
Read More →ในวงการโปรแกรมเมอร์และนักวิเคราะห์ข้อมูล ชื่อของ Numpy นับเป็นคำที่ถูกพูดถึงอย่างแพร่หลาย เกิดคำถามว่า Numpy คืออะไร? และ ทำไมมันถึงมีความสำคัญ? ในบทความนี้เราจะมาดำดิ่งลงไปในเนื้อหาและคุณสมบัติของ Numpy พร้อมทั้งวิธีการใช้งานในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นภาพจริงๆ ของความสามารถของมัน...
Read More →ในปัจจุบัน ข้อมูลและสถิติเป็นสิ่งสำคัญที่หลายองค์กรใช้เพื่อการวิเคราะห์และตัดสินใจในด้านต่างๆ และเมื่อพูดถึงการแสดงข้อมูลในรูปแบบภาพกราฟิกหรือชาร์ท(Matplotlib) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถใช้งานได้อย่างกว้างขวางในภาษา Python ด้วยฟีเจอร์ที่หลากหลายและการใช้งานที่ไม่ยุ่งยาก ทำให้ Matplotlib เป็นเลือกแรกๆ ของหลายๆ คนที่ต้องการแสดงข้อมูลเชิงพรรณนาผ่านทางภาพกราฟิก...
Read More →ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data การวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลกลายเป็นภารกิจหลักของหลายๆ องค์การ และเมื่อพูดถึงภาษาโปรแกรมมิ่งที่เอื้อต่อการทำงานเกี่ยวกับข้อมูล Python ก็บังเกิดเป็นดาวเด่น ด้วยบรรดา Libraries ที่พัฒนามาเพื่องานด้าน Data Science และ Machine Learning นี่คือหนึ่งในเหตุผลที่ Python กลายเป็นที่นิยมในสายงานเหล่านี้ ในบทความนี้ ผมจะนำเสนอ 3 Python Libraries ที่ไม่ควรพลาดหากคุณกำลังสนใจหรือทำงานในสาย Data Science หรือ Data Analysis...
Read More →ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว และปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) กำลังจะเข้ามามีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวัน ความรู้ทางด้านการเขียนโปรแกรมจึงกลายเป็นทักษะสำคัญที่เด็กๆ ควรจะมี ไม่เพียงแค่เพื่อการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตเท่านั้น แต่ยังช่วยเสริมสร้างความคิดเชิงวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และความคิดสร้างสรรค์ไปด้วยในขณะเดียวกัน...
Read More →หัวข้อ: หน้าที่ความรับผิดชอบของ Data Analyst มีอะไรบ้าง...
Read More →ในโลกของการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python, ห้องสมุด NumPy (Numerical Python) ถือเป็นภูเขาใหญ่ที่ไม่สามารถมองข้ามได้ ด้วยประสิทธิภาพที่ได้รับการพิสูจน์มาจากชุมชนนักวิเคราะห์ข้อมูล ห้องสมุดนี้ได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน ในบทความนี้ เราจะสำรวจ 5 คำสั่งพื้นฐานของ NumPy ที่จะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจและใช้งานอาร์เรย์ในระดับต่างๆ...
Read More →ในยุคข้อมูลครองโลกทุกวันนี้, การวิเคราะห์และจัดการข้อมูลกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ และแน่นอนว่าการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งก็เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างความเข้มแข็งในด้านนี้ หนึ่งในเครื่องมือที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ libraries หรือห้องสมุดในภาษาโปรแกรมมิ่ง ที่มาพร้อมกับฟังก์ชันที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ...
Read More →ในยุคที่ข้อมูลแบบ Big Data ครองเมือง ศาสตร์แห่งการเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือ Machine Learning (ML) กลายเป็นหัวใจสำคัญของหลายอุตสาหกรรม จากการแพทย์ไปจนถึงการเงิน การค้าปลีก และอื่นๆ และหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิงที่ได้รับความนิยมมากสำหรับการพัฒนา ML คือ Python ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง 5 Python Distributions ที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนาทางด้าน Machine Learning กันครับ...
Read More →การพัฒนาด้านข้อมูล (Data Science) เป็นสาขาวิชาที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และ Python คือภาษาหนึ่งที่มีคุณสมบัติพิเศษที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการเป็น Data Scientist ซึ่งเราจะมาวิเคราะห์ 5 ฟีเจอร์ที่ทำให้ Python เป็นที่นิยมในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลปัจจุบัน...
Read More →ยุคสมัยของการวิเคราะห์ข้อมูลและ Data Science กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็ว และการทำความเข้าใจในเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นยิ่ง หนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งยอดนิยมที่ใช้กันในวงการ Data Science นั้นคือ Python ด้วยความที่ Python มี libraries มากมายที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล วันนี้เราจะมาพูดถึง 5 libraries ที่เหมาะสมที่สุดในการเพิ่มเข้าไปใน Data Science Toolkit ของคุณ...
Read More →Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดเนื่องจากความง่ายในการเขียนโค้ด, เหมาะสำหรับงานที่หลากหลาย และมีคอมมิวนิตี้ที่ใหญ่โต ห้องสมุด (Libraries) ของ Python ใน GitHub มีมากมายหลายพันไลบรารี ซึ่งถูกพัฒนาและพร้อมใช้งาน ภายในบทความนี้ เราจะนำเสนอ 5 Libraries น่าสนใจที่ได้รับความนิยม พร้อมตัวอย่างการใช้งานและการติชมในแง่มุมทางวิชาการ...
Read More →Data Science หรือวิทยาการข้อมูลเป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วในโลกของเทคโนโลยี ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลถูกยกระดับในทุกวงการธุรกิจ นักวิทยาการข้อมูลจึงเป็นอาชีพที่มีความต้องการสูง วันนี้เราจะมาดู 5 Python Libraries ที่เป็นกุญแจสำคัญในงาน Data Science กัน...
Read More →Python คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความยืดหยุ่น และคลัง module หรือ library ขนาดใหญ่ที่สามารถช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรเจคได้หลากหลายรูปแบบ วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ 5 modules ในภาษา Python ที่นักพัฒนาสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับโปรเจคของตนเองได้ พร้อมทั้งตัวอย่างการใช้งานที่จะเป็นองค์ประกอบสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมีเหตุผลและวิจารณญาณ....
Read More →ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นี้ ผู้ที่ทำงานในสาย Data Science และ Data Analytics ต้องมีอาวุธคู่กายเพื่อวิเคราะห์ จัดการ และสร้างมูลค่าจากข้อมูลอันมหาศาล หนึ่งในอาวุธที่สำคัญคือภาษาโปรแกรมมิ่ง Python ที่มีทั้งความยืดหยุ่นและ library มากมายที่รองรับการทำงานเกี่ยวกับข้อมูล ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง 5 Python packages ที่จะเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเหล่านักวิเคราะห์ข้อมูล...
Read More →ด้วยเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างไม่หยุดยั้งและฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ อาชีพในสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Data Science กำลังเป็นที่ต้องการสูงสุดในตลาดงานทุกวันนี้ และภาษา Python ก็เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือทรงพลังที่มืออาชีพในสายงานนี้ไม่ควรมองข้าม ด้วยความที่ Python เป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่มีไลบรารีและแพ็กเกจที่รองรับการทำงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างมหาศาล วันนี้เราจะมาพูดถึง 5 Python Packages ที่ผู้ที่ทำงานในสายข้อมูลควรรู้จักไว้...
Read More →เมื่อพูดถึงการพัฒนา AI หรือปัญญาประดิษฐ์ในยุคปัจจุบัน ภาษา Python ที่มีความสามารถอันทรงพลังได้กลายมาเป็นฐานแห่งนวัตกรรม ด้วยไลบรารีและแพ็คเกจที่หลากหลาย ทำให้การพัฒนา AI เป็นไปอย่างราบรื่นและเชื่อมต่อได้ง่ายกับแพลตฟอร์มอื่นๆ ในบทความนี้ เราจะมาพิจารณาถึง 5 Python Packages ที่สำคัญสำหรับการสร้าง AI พร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานที่จะช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างจับใจความได้ง่ายยิ่งขึ้น...
Read More →Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ไม่เพียงแต่เป็นที่นิยมในหมู่นักพัฒนาเท่านั้น แต่ยังแพร่หลายไปถึงวงการวิชาการและการพัฒนาโปรเจ็คต์ทางธุรกิจด้วยความสามารถในการอ่านและเขียนได้ง่าย วันนี้เราจะมาดูกันว่า Python มีการใช้งานอย่างไรบ้างในด้านต่างๆ พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ดเพื่อให้เห็นภาพการใช้งานในรูปแบบจริงๆ...
Read More →ในปัจจุบันการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ได้กลายเป็นหัวใจหลักของการตัดสินใจทางธุรกิจและวิทยาศาสตร์ โดยมีเครื่องมือที่ช่วยให้งานนี้ง่ายขึ้นอย่างมาก ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ 5 เครื่องมือยอดนิยมที่ผู้วิเคราะห์ข้อมูลไม่ควรมองข้าม เราจะพาไปสำรวจคุณสมบัติเด่น โดยมีการวิจารณ์อย่างมีเหตุผลพร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายและเห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น...
Read More →เมื่อพูดถึงการเขียนโค้ดที่เร็วและมีความสะอาด, นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคนต่างก็มองหาเทคนิคที่จะช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดสำหรับการพัฒนาโปรแกรมในภาษา Python. การเพิ่มความเร็วในการเขียนโค้ดไม่เพียงแต่ช่วยให้โค้ดของคุณพร้อมใช้งานได้เร็วขึ้น, แต่ยังมีผลต่อการทำงานเป็นทีม, การบำรุงรักษาโค้ดในระยะยาว และความสามารถในการขยายโค้ดไปยังฟังก์ชันใหม่ๆ ได้อย่างไม่ยากเย็น. ในบทความนี้, เรามี 5 เคล็ดลับขั้น Advance ซึ่งจะช่วยให้คุณพัฒนาโค้ดที่เร็วและ clean ในภาษา Python มาฝาก....
Read More →การประมวลผลทางอะคาเดมิคโดยเฉพาะในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มีการใช้ภาษาโปรแกรมมิ่งเป็นเครื่องมือหลักในการสร้างและทดลองสมมติฐานต่างๆ ภาษา Python เป็นหนึ่งในภาษาที่มีความยืดหยุ่นสูงในการเขียนโปรแกรมทางการคำนวณ เนื่องจากมีไลบรารีที่หลากหลายและชุมชนแห่งการเรียนรู้ที่ใหญ่โต ในบทความนี้ ผมจะนำเสนอเกี่ยวกับการใช้งานอัลกอริทึมทราปิซอยด์อินทิเกรชั่น (Trapezoidal Integration Algorithm) ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ด 3 ตัวอย่างและอธิบายการทำงาน รวมถึงยกตัวอย่างในการใช้งานจากโลกจริงที่คุณอาจไม่เคยคา...
Read More →หากคุณเป็นผู้ที่สนใจในวิชาการเขียนโปรแกรมและวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) คุณอาจเคยได้ยินคำว่า Linear Regression หรือการถดถอยเชิงเส้นตรง ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคพื้นฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์และการประมาณค่าข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบเชิงเส้น (Linear Relationship) ระหว่างตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการใช้งาน Linear Regression ในภาษา Python ผ่านไลบรารีที่ชื่อว่า scikit-learn ซึ่งเป็นไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวางและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับ Python ที่มีความสามารถในการทำงานกับอัลกอ...
Read More →การวิเคราะห์การถดถอยแบบ Quadratic หรือ Quadratic Regression เป็นเทคนิคในการสร้างโมเดลทางสถิติที่ใช้ในกรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันไม่เป็นเส้นตรง (Nonlinear relationship). ในโลกของการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล, Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับงานดังกล่าว ด้วยไลบรารีที่มีประสิทธิภาพ เช่น NumPy และ SciPy, Python ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างโมเดล Quadratic Regression ที่แม่นยำได้อย่างง่ายดาย....
Read More →ในโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science), การวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลด้วยแนวคิดของกราฟเป็นเรื่องที่เห็นได้ทั่วไปและมีความสำคัญอย่างมาก เราจะมาสำรวจวิธีการใช้งาน graph fitting บนภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสูงมากในหมู่นักพัฒนาและนักวิเคราะห์ข้อมูล จะมีอะไรบ้างที่ทำให้ Python น่าสนใจมาพูดคุยพร้อมทั้งการนำมาไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง และหากคุณต้องการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ EPT คือที่ที่คุณไม่ควรพลาด...
Read More →บทความ: การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Python...
Read More →การสร้างเกมหมากรุกด้วยภาษา Python เป็นโปรเจ็กต์ที่สามารถให้ความรู้เชิงโปรแกรมมิ่งเป็นอย่างดีแก่ผู้ศึกษา ไม่ว่าจะเป็นการดีไซน์โครงสร้างของเกม, ลอจิกการเคลื่อนไหวของชิ้นหมากรุก ไปจนถึงการตรวจสอบสถานะและอัปเดตในเกม ในบทความนี้ เราจะมาดูตัวอย่างโค้ดและวิเคราะห์การทำงานเพื่อให้คุณเข้าใจความซับซ้อนและความสนุกของการสร้างเกมหมากรุกในภาษา Python และนี่คือการส่งเสริมให้ผู้อ่านหันมาศึกษาโปรแกรมมิ่ง ซึ่งขอย้ำว่า EPT เป็นที่ที่คุณสามารถเรียนรู้ได้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับหัวข้อนี้และอื่นๆ อีกมากมาย...
Read More →
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com
