สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com

numpy

Python programming create Voronoi Pattern in Freecad Python Arrays Poisson Distribution Random Numbers in NumPy Chi Square Distribution Exponential Distribution Rayleigh Distribution Pareto Distribution Zipf Distribution Random Permutations Normal (Gaussian) Distribution Binomial Distribution Logistic Distribution Multinomial Distribution NumPy Splitting Array NumPy ufuncs Uniform Distribution NumPy Introduction NumPy Getting Started NumPy Array Indexing NumPy Array Slicing NumPy Data Types NumPy Array Copy vs View NumPy Array Shape NumPy Array Reshaping NumPy Array Iterating NumPy Joining Array NumPy Searching Arrays NumPy Sorting Arrays NumPy Filter Array NumPy Trigonometric Functions NumPy Hyperbolic Functions NumPy Set Operations Create Your Own ufunc Simple Arithmetic Rounding Decimals NumPy Logs NumPy Summations NumPy Products NumPy Differences NumPy LCM Lowest Common Multiple NumPy GCD Greatest Common Denominator Machine Learning - Mean Median Mode Machine Learning - Standard Deviation Machine Learning - Percentiles Machine Learning - Data Distribution Machine Learning - Normal Data Distribution Machine Learning - Scatter Plot Machine Learning - Polynomial Regression Machine Learning - Train/Test Machine Learning - Decision Tree Random Data Distribution การใช้งาน Numpy กับ Python ถือเป็นการปฏิวัติการคำนวณทางคณิตศาสตร์ Numpy และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: สู่อนาคตแห่งวิเคราะห์ข้อมูล เคล็ดลับการเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นด้วย Numpy สำหรับนักพัฒนา ทำความรู้จักกับ Numpy: หัวใจสำคัญของไพธอนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล บทบาทของ Numpy ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง Numpy กับการวิเคราะห์ข้อมูล: วิธีการที่จะเปลี่ยนโลก ประสิทธิภาพของ Numpy ในการจัดการอาร์เรย์สำหรับงานวิทยาศาสตร์ ไลบรารี Numpy และการทรงพลังในการแปลงแมทริกซ์ อัพเกรดทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย Numpy คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น จากพื้นฐานสู่ขั้นสูง: การผสมผสานการใช้ Numpy ในโปรเจ็กต์ Python ค้นพบพลังของ Array ในภาษา Python ที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม! ทำความเข้าใจ Array ใน Python: ก้าวแรกสู่การเขียนโปรแกรมขั้นสูง เทคนิคการใช้ Array ให้เต็มศักยภาพใน Python Python สำหรับมือใหม่: เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับ Array Array และ Python: การผสานกันระหว่างความเร็วและความคล่องตัว การทำ Visualization สวยๆ ด้วย Seaborn ไม่ใช่เรื่องยาก ค้นพบทักษะใหม่ๆ ด้วยการทำ ตัวอย่าง programming project ที่ท้าทาย ประโยชน์ของการแบ่งส่วนภาพในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์ เทคนิคการแบ่งส่วนภาพในการสร้างเกมที่น่าดึงดูดมากยิ่งขึ้น 7 เคล็ดลับในการเรียน Python ที่จะทำให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์ชั้นเซียน เปลี่ยนโลกด้วยการเรียน Python เข้าใจง่าย สำหรับทุกคน เปิดประตูสู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลด้วยความรู้ด้าน Python Seaborn: สร้างภาพการแสดงข้อมูลสวยงามด้วยไพธอน ค้นพบทักษะใหม่ๆ ด้วยการทำ ตัวอย่าง programming project ที่ท้าทาย การเปรียบเทียบระหว่าง Python และ C#: ภาษาใดที่เหมาะกับคุณ? Python กับ Rust: การเลือกใช้ภาษาโปรแกรมมิ่งที่เหมาะสมกับงานของคุณ** Data Science Basics คืออะไร ในทางเขียนโปรแกรมมีประโยชน์อย่างไร วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE การค้นหาสถิติต่างๆ จากข้อมูล ด้วยภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักใช้ Python สำหรับงานด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ต่างๆ ประวัติของ Python เวอร์ชันต่างๆ ไลบรารี Python ยอดนิยมมีอะไรบ้างอะไร เขียนมา 7 ตัว อธิบายแบบง่ายๆ ให้เด็ก 8 ขวบก็เข้าใจได้ NumPy คืออะไร ใช้งานอย่างไร พร้อมยกตัวอย่างในภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE อธิบายแบบง่ายๆ ให้เด็ก 8 ขวบก็เข้าใจได้ เครื่องมือและไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ เช่น Matplotlib และ NumPy ในภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE Spyder IDE ในภาษา PYTHON ดีอย่างไร ไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ เช่น Matplotlib, SciPy และ NumPy ในภาษา PYTHON ดีอย่างไร เปรียบเทียบง่ายๆ ให้เข้าใจง่ายๆ ภาษา PYTHON ไว้ใช้งานด้านไหน มีประโยชน์อะไร และยกตัวอย่างการใช้ ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน machine learning ใช้งาน Image Embedding โดยใช้ภาษา Python 5 ตัวอย่าง Python Library ที่เป็นที่นิยมในปี 2024 Numpy คืออะไร และมีวิธีการใช้งานอย่างไร Matplotlib คืออะไร และมีวิธีการใช้งานอย่างไร 3 Python Libraries ยอดฮิตสำหรับสายงาน Data ที่ควรรู้ ความรู้ที่เด็กๆ ควรจะต้องรู้ในยุค AI ต้องเรียนอะไรเสริมบ้างพร้อมยกตัวอย่าง หน้าที่ความรับผิดชอบของ Data analytic มีอะไรบ้าง 5 คำสั่งของ numPY ที่ทุกคนควรรู้จัก 5 Data Science Libraries ที่ควรเรียนรู้ไว้ 5 Python Distributions สำหรับ Machine Learning 5 Python Features ที่เหมาะกับ Data Scientist 5 Python Libraries ที่ควรเพิ่มเข้าไปใน Data Science Toolkit ของคุณ 5 Python Libraries น่าสนใจที่ได้รับความนิยมบน GitHub 5 Python Libraries สำหรับใช้งานใน Data Science 5 Python Modules ที่นำไปประยุกต์ใช้ใน Project ของคุณได้ 5 Python Packages ที่คนทำงานสาย Data ควรรู้จักไว้ 5 Python Packages ที่คนทำงาน Data Science ควรรู้จักไว้ 5 Python Packages ที่สำคัญกับการสร้าง AI พร้อมตัวอย่าง 5 การใช้งาน Python พร้อมตัวอย่างแบบง่ายๆ 5 เครื่องมือยอดนิยม ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล 5 เคล็ดลับขั้น Advance เพื่อเขียน Python Code ให้เร็วและ Clean ขึ้น การใช้งาน Integrate a function by trapezoidal integration algorithm ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง การใช้งาน Linear regression ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง การใช้งาน Graph fiitting ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง การใช้งาน Create chess game ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com

Tag : numpy

เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial เกี่ยวกับเรื่อง numpy ที่ต้องการ

Python programming create Voronoi Pattern in Freecad

Python programming create Voronoi Pattern in Freecad...

Read More →

Python Arrays

Arrays อาร์เรย์ใช้เพื่อเก็บค่าหลายค่าในตัวแปรเดียว...

Read More →

Poisson Distribution

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

Random Numbers in NumPy การสุ่มหมายเลขคืออะไร การสุ่มหมายเลขไม่ได้หมายถึงหมายเลขที่แตกต่างกันทุกครั้ง การสุ่มหมายถึงสิ่งที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผล Pseudo Random และ True Random - คอมพิวเตอร์ทำงานกับโปรแกรมและโปรแกรมเป็นชุดคำสั่งที่ชัดเจน ดังนั้นจึงต้องมีอัลกอริทึมในการสร้างหมายเลขสุ่มด้วย -หากมีโปรแกรมที่จะสร้างตัวเลขสุ่มมันสามารถทำนายได้ ดังนั้นมันจึงไม่ใช่กา...

Read More →

Chi Square Distribution

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

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

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

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

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

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 →

Normal (Gaussian) Distribution

การแจกแจงแบบปกติเป็นหนึ่งในการแจกแจงที่สำคัญที่สุด มันถูกเรียกว่าการกระจายแบบเกาส์(Gaussian) หลังจากที่นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันชื่อคาร์ลฟรี ดริชเกาส์ ได้คิดค้นขึ้น มันเหมาะกับการกระจายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆเช่น คะแนน IQ, การเต้นของหัวใจ ฯลฯ...

Read More →

Binomial Distribution

การแจกแจงแบบทวินามเป็นการกระจายแบบไม่ต่อเนื่อง มันอธิบายผลลัพธ์ของสถานการณ์จำลองไบนารีเช่น โยนเหรียญมันจะเป็นหัวหรือก้อย n - จำนวนการทดลอง p - ความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นของการทดลองแต่ละครั้ง (เช่นสำหรับการโยนเหรียญละ 0.5) size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน...

Read More →

Logistic Distribution

การกระจายแบบลอจิสติกใช้อธิบายการเติบโต ใช้อย่างกว้างขวางในการเรียนรู้ของเครื่องในการถดถอยโลจิสติกเครือข่ายประสาทเทียม ฯลฯ...

Read More →

Multinomial Distribution

Multinomial Distribution การแจกแจงพหุนามเป็นลักษณะทั่วไปของการแจกแจงทวินาม มันอธิบายถึงผลลัพธ์ของสถานการณ์ที่มีหลายชื่อแตกต่างจากแบบทวินามที่สถานการณ์จะต้องมีเพียงหนึ่งในสอง...

Read More →

NumPy Splitting Array

การแยก NumPy อาร์เรย์ การแยกเป็นการดำเนินการย้อนกลับของการเข้าร่วม(Join)การเข้าร่วม(Join)ผสานหลายอาร์เรย์เป็นหนึ่งและแบ่งออกเป็นหนึ่งอาร์เรย์เป็นหลาย ๆ เราใช้ array_split() สำหรับการแยกอาร์เรย์เราส่งผ่านอาร์เรย์ที่เราต้องการแยกและจำนวนการแบ่ง...

Read More →

NumPy ufuncs

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

Uniform Distribution ใช้เพื่ออธิบายความน่าจะเป็นที่ทุกเหตุการณ์มีโอกาสเกิดขึ้นเท่ากัน เช่น การสร้างตัวเลขสุ่ม a - ขอบเขตล่าง - ค่าเริ่มต้น 0 .0 b - ขอบเขตบน - ค่าเริ่มต้น 1.0 size - รูปร่างของอาร์เรย์ที่ส่งคืน...

Read More →

NumPy Introduction

NumPy คืออะไร - NumPy เป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับการทำงานกับอาร์เรย์ เเละนอกจากนี้ยังมีฟังก์ชั่นสำหรับการทำงานในโดเมนของพีชคณิตเชิงเส้นการแปลงฟูริเยร์และเมทริกซ์ -NumPy ถูกสร้างขึ้นในปี 2548 โดย Travis Oliphant มันเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สและนักเรียนสามารถใช้ได้อย่างอิสระ -NumPy ย่อมาจาก Numerical Python ทำไมต้องใช้ NumPy...

Read More →

NumPy Getting Started

การติดตั้ง NumPy หากนักเรียนมี Python และ PIP ติดตั้งอยู่แล้ว การติดตั้ง NumPy นั้นง่ายมากๆ เราจะติดตั้งโดยใช้คำสั่งนี้...

Read More →

NumPy Array Indexing

การเข้าถึงองค์ประกอบของอาร์เรย์ การทำดัชนีอาร์เรย์นั้นเหมือนกับการเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์ นักเรียนสามารถเข้าถึงองค์ประกอบอาร์เรย์ได้โดยอ้างถึงหมายเลขดัชนี ดัชนีในอาร์เรย์ NumPy เริ่มต้นด้วย 0 ซึ่งหมายความว่าองค์ประกอบแรกมีดัชนี 0 และที่สองมีดัชนี 1 เป็นต้น...

Read More →

NumPy Array Slicing

การแบ่งอาร์เรย์ การแบ่งส่วนในไพธอนนั้นหมายถึง การนำเอาองค์ประกอบจากดัชนีหนึ่งไปยังอีกดัชนีหนึ่ง เราจะผ่านส่วนแบ่งแทนที่จะเป็นดัชนีดังนี้: [start: end] นอกจากนี้เรายังสามารถกำหนดขั้นตอนดังนี้: [start: end: step] -ถ้าเราไม่ผ่านStartถือว่าเป็น 0 -ถ้าเราไม่ผ่านEndของอาร์เรย์ในมิตินั้น หากเราไม่ผ่านStepที่ถือว่าเป็น 1...

Read More →

NumPy Data Types

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 →

NumPy Array Copy vs View

ความแตกต่างระหว่าง copy และ view ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการใช้copyและการใช้viewของอาเรย์ คือการcopyเป็นอาเรย์ใหม่และviewเป็นเพียงviewของอาเรย์เดิมนั่นเองสำเนาที่เป็นเจ้าของข้อมูลและทำการเปลี่ยนแปลงใดๆก็ตาม ที่ทำกับสำเนาจะไม่ส่งผลกระทบต่ออาเรย์เดิมและทำการเปลี่ยนแปลงใดๆได้ หรือที่ทำกับอาเรย์เดิมจะไม่ส่งผลกระทบต่อการcopy...

Read More →

NumPy Array Shape

Numpy Array Shape คือจำนวนองค์ประกอบในแต่ละมิติ การรับรูปร่างของอาร์เรย์ อาร์เรย์ NumPy มีแอตทริบิวต์ที่เรียกว่า รูปร่างที่ส่งคืน tuple ด้วยแต่ละดัชนีที่มีจำนวนองค์ประกอบที่สอดคล้องกัน...

Read More →

NumPy Array Reshaping

Numpy Array Reshaping สามารถนำสมาชิกในอาเรย์มาจัดเรียงใหม่ได้ด้วยการใช้เมธอด reshape โดยกำหนดรูปร่างใหม่ของอาเรย์ด้วยการปรับรูปร่าง เราสามารถเพิ่มหรือลบส่วนข้อมูลหรือเปลี่ยนจำนวนองค์ประกอบในแต่ละมิติโดยจะร่างขึ้นมาใหม่จาก 1-D ถึง 2-D...

Read More →

NumPy Array Iterating

Numpy Array Iterating หมายถึงการผ่านองค์ประกอบหนึ่งต่อหนึ่งเมื่อเราจัดการกับอาเรย์หลายมิติในแบบ numpy เราสามารถทำได้โดยใช้พื้นฐานสำหรับลูป(loop)ของไพธอน...

Read More →

NumPy Joining Array

Numpy Joining Array Joining หมายถึง การใส่เนื้อหาของสองอาร์เรย์ขึ้นไปในอาร์เรย์เดียวกัน ใน SQL เราเข้าร่วมตารางตามคีย์ในขณะที่ NumPy เราเข้าร่วมอาร์เรย์โดยแกน เราผ่านลำดับของอาร์เรย์ที่เราต้องการที่จะเข้าร่วมกับฟังก์ชั่นconcatenate() พร้อมกับแกน ถ้าแกนไม่ถูกส่งผ่านอย่างชัดเจนมันจะถูกนำมาเป็น 0...

Read More →

NumPy Searching Arrays

สามารถหาอาร์เรย์เพื่อหาค่าบางค่าและส่งกลับดัชนีที่ได้รับการจับคู่แล้วในการหาอาร์เรย์จะใช้เมธอด where()...

Read More →

NumPy Sorting Arrays

การเรียงลำดับ หมายถึงการวางองค์ประกอบในลำดับตามคำสั่งหรือลำดับที่ได้รับคำสั่งคือลำดับใดๆที่มีคำสั่งที่สอดคล้องกับองค์ประกอบเช่นตัวเลขหรือตัวอักษร,จากน้อยไปมากหรือมากไปน้อย วัตถุ NumPy ndarray มีฟังก์ชันที่เรียกว่า sort() ซึ่งจะเรียงลำดับอาร์เรย์ที่ระบุ...

Read More →

NumPy Filter Array

การกรองอาร์เรย์ คือการนำองค์ประกอบบางอย่างออกมาจากอาร์เรย์ที่มีอยู่และสร้างอาร์เรย์ใหม่ออกมา ซึ่งNumpyเรียกว่าการกรองนักเรียนจะกรองอาร์เรย์โดยใช้รายการ(List)ดัชนีบูลีน(Boolean) รายการ(List)ดัชนีบูลีน(Boolean)คือList Booleanที่สอดคล้องกับดัชนีในอาร์เรย์ หากค่าที่ดัชนีเป็น True นั้นองค์ประกอบนั้นจะมีอยู่ในอาร์เรย์ที่ถูกกรอง หากค่าที่ดัชนีนั้นเป็นเท็จนั้นองค์ประกอบ??...

Read More →

NumPy Trigonometric Functions

ฟังก์ชันตรีโกณมิติ NumPy จัดเตรียม ufuncs sin(), cos() และ tan() ที่รับค่าเป็นเรเดียนและสร้างค่า sin, cos และ tan ที่สอดคล้องกัน...

Read More →

NumPy Hyperbolic Functions

จัดเตรียม ufuncs sinh(), cosh() และ tanh() ที่รับค่าเป็นเรเดียนและสร้างค่า sinh,cosh และtanhที่สอดคล้องกัน...

Read More →

NumPy Set Operations

Setคืออะไร เซตในคณิตศาสตร์คือชุดขององค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์ เซตใช้สำหรับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับการตัดกันการรวมและการดำเนินการที่แตกต่างกันบ่อยครั้ง...

Read More →

Create Your Own ufunc

การสร้างufunc นักเรียนต้องกำหนดฟังก์ชั่นเช่นเดียวกับที่ทำกับฟังก์ชั่นปกติใน Python จากนั้นเพิ่มไปยังไลบรารี NumPy ufunc ด้วยเมธอด frompyfunc() วิธีการ frompyfunc() ใช้ข้อโต้แย้งดังต่อไปนี้ -function - ชื่อของฟังก์ชั่น -input - จำนวนของอาร์กิวเมนต์ที่ป้อนเข้า (อาร์เรย์) -output - จำนวนของอาร์เรย์เอาท์พุท...

Read More →

Simple Arithmetic

เลขคณิตอย่างง่าย นักเรียนสามารถใช้ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ + - * / โดยตรงระหว่างอาร์เรย์ NumPy แต่ในส่วนนี้จะกล่าวถึงส่วนขยายที่เหมือนกันซึ่งเรามีฟังก์ชั่นที่สามารถใช้วัตถุใด ๆ ที่มีลักษณะเหมือนอาร์เรย์ได้เช่น Listtuples ฯลฯ และดำเนินการทางคณิตศาสตร์ตามเงื่อนไข...

Read More →

Rounding Decimals

5 วิธีหลักในการปัดเศษทศนิยมใน NumPy - truncation - fix - rounding - floor - ceil...

Read More →

NumPy Logs

- NumPy จัดเตรียมฟังก์ชันเพื่อดำเนินการบันทึกที่ฐาน 2, e และ 10 -นอกจากนี้เรายังจะสำรวจว่าเราสามารถบันทึกฐานใดๆ ได้โดยสร้าง ufunc ที่กำหนดเอง -ฟังก์ชั่นบันทึกทั้งหมดจะวาง -inf หรือ inf ในองค์ประกอบหากบันทึกไม่สามารถคำนวณได้...

Read More →

NumPy Summations

ความแตกต่างระหว่างการรวมกับการเพิ่มคืออะไร? การเพิ่มจะกระทำระหว่างสองอาร์กิวเมนต์ในขณะที่การรวมเกิดขึ้นเหนือองค์ประกอบ n...

Read More →

NumPy Products

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 Differences

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 Lowest Common Multiple

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 Greatest Common Denominator

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 →

Machine Learning - Mean Median Mode

เราเรียนรู้อะไรได้บ้างจากการดูกลุ่มตัวเลข? การเรียนรู้ของเครื่อง(และในคณิตศาสตร์) มักจะมีค่า 3 ค่าที่สำคัญต่อการใช้งาน - Mean - ค่าเฉลี่ย - Median - ค่ากลาง - Mode - ค่าทั่วไป...

Read More →

Machine Learning - Standard Deviation

-ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือตัวเลขที่อธิบายถึงวิธีการกระจายค่า -ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำหมายความว่าตัวเลขส่วนใหญ่ใกล้เคียงกับ mean(ค่าเฉลี่ย) -ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงหมายความว่าค่าจะกระจายออกไปในช่วงกว้างกว่า...

Read More →

Machine Learning - Percentiles

เรียนรู้เกี่ยวกับเปอร์เซ็นไทล์ใช้ในสถิติเพื่อให้ตัวเลขที่อธิบายค่าที่เปอร์เซ็นต์ที่ระบุของค่านั้นต่ำกว่า ตัวอย่าง: สมมติว่าเรามีช่วงอายุของผู้คนที่อาศัยอยู่บนถนน...

Read More →

Machine Learning - Data Distribution

ในโลกแห่งความเป็นจริงชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่ามาก แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะรวบรวมข้อมูลโลกแห่งความจริงอย่างน้อยในช่วงเริ่มต้นของโปรเจ็ค เราจะรับชุดค่าข้อมูลขนาดใหญ่??...

Read More →

Machine Learning - Normal Data Distribution

วิธีการสร้างอาร์เรย์ที่มีค่าความเข้มข้นรอบค่าที่กำหนด ในทฤษฎีความน่าจะเป็นการแจกแจงข้อมูลชนิดนี้เรียกว่าการแจกแจงข้อมูลปกติหรือการแจกแจงข้อมูลแบ?...

Read More →

Machine Learning - Scatter Plot

พล็อตกระจายเป็นแผนภาพที่แต่ละค่าในชุดข้อมูลถูกแสดงด้วยจุด โมดูล Matplotlib มีวิธีการในการวาดแผนการกระจายมันต้องการสองอาร์เรย์ที่มีความยาวเท่ากันหนึ่งตัวสำหรับค่าของแกน x และอีกหนึ่งค่าสำหรับแกน y...

Read More →

Machine Learning - Polynomial Regression

เรียนรู้เรื่องการถดถอยพหุนาม หากจุดข้อมูลของนักเรียนชัดเจน จะไม่พอดีกับการถดถอยเชิงเส้น (เส้นตรงผ่านจุดข้อมูลทั้งหมด) ก็อาจเหมาะสำหรับการถดถอยพหุนาม การถดถอยพหุนามเช่นการถดถอยเชิงเส้นใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร x และ y เพื่อหาวิธีที่ดีที่สุดในการวาดเส้นผ่านจุดข้อมูล ...

Read More →

Machine Learning - Train/Test

Machine Learning - Train/Test ในเนื้อหาบทนี้นักเรียนจะได้ฝึกเขียนเเละเรียนรู้เกี่ยวกับการทดสอบแบบจำลองโดยใช้ชุดการทดสอบ มันจะเป็นอย่างไรเรามาเรียนรู้กันเถอะ ประมวลผลโมเดลของนักเรียน ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเราสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์บางอย่างเช่นในบทก่อนหน้าซึ่งเราคาดการณ์การปล่อย CO2 ของรถยนต์เมื่อเรารู้น้ำหนักและขนาดเครื่องยนต์ ในการว?...

Read More →

Machine Learning - Decision Tree

ในบทนี้เราจะแสดงวิธีสร้าง "ต้นไม้ตัดสินใจ" แผนภูมิการตัดสินใจเป็นแผนภูมิการไหลและสามารถช่วยนักเรียนตัดสินใจบนพื้นฐานของประสบการณ์ที่ผ่า...

Read More →

Random Data Distribution

Random Data Distribution การกระจายข้อมูลคืออะไร -การกระจายข้อมูลคือรายการของค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดและความถี่ที่แต่ละค่าเกิดขึ้น -รายการดังกล่าวมีความสำคัญเมื่อทำงานกับสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล -วิธีการเสนอโมดูลแบบสุ่มที่ส่งคืนการกระจายข้อมูลที่สร้างแบบสุ่ม การกระจายแบบสุ่ม การแจกแจงแบบสุ่มคือชุดของตัวเลขสุ่มที่ตามฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่yาจะเป็นฟัง...

Read More →

การใช้งาน Numpy กับ Python ถือเป็นการปฏิวัติการคำนวณทางคณิตศาสตร์

ในโลกของการโปรแกรมมิ่งและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ การใช้งาน Numpy กับ Python ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญอย่างยิ่ง. Numpy เป็นไลบรารี (library) ที่ช่วยในการปฏิสัมพันธ์กับข้อมูลที่เป็นพิกเซล (pixel) และข้อมูลทางคณิตศาสตร์ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น. ในบทความนี้ จะพูดถึงคุณสมบัติของ Numpy, การใช้งาน Numpy ใน Python, และประโยชน์ของการใช้งาน Numpy ทั้งหลาย...

Read More →

Numpy และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: สู่อนาคตแห่งวิเคราะห์ข้อมูล

ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) การวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมาก เครื่องมือหนึ่งที่ช่วยให้นักวิเคราะห์และนักพัฒนาสามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพคือ Numpy ซึ่งเป็นไลบรารีที่ใช้ในภาษา Python สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์...

Read More →

เคล็ดลับการเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นด้วย Numpy สำหรับนักพัฒนา

การพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโค้ดคือกิจกรรมที่ต้องใช้เวลาและความพยายามมากมาย นับเป็นความท้าทายที่ต้องเผชิญอยู่เสมอ ด้วยเหตุนี้ การค้นหาวิธีที่ช่วยให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเคล็ดลับในการเขียนโค้ดที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Numpy ที่เป็นเครื่องมือที่สำคัญในโลกการเขียนโค้ดและการประมวลผลข้อมูล มาเริ่มต้นเลยดีกว่า!...

Read More →

ทำความรู้จักกับ Numpy: หัวใจสำคัญของไพธอนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของงานวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลในยุคปัจจุบัน การใช้ซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ในโลกของภาษาโปรแกรมไพธอน (Python) โมดูล Numpy เป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การทำงานกับข้อมูลที่มีมิติในแบบต่างๆ กลายเป็นเรื่องง่าย ด้วยประสิทธิภาพและความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ยอดเยี่ยม...

Read More →

บทบาทของ Numpy ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

Numpy (Numerical Python) เป็นไลบรารีที่สำคัญและที่ไม่ควรพลาดในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในปัจจุบัน การใช้ Numpy ช่วยให้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์สามารถทำงานกับข้อมูลตัวเลขได้อย่างมีประสิทธิภาพและง่ายดายมากขึ้น ในบทความนี้เราจะสำรวจบทบาทของ Numpy ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy ในงานด้านนี้...

Read More →

Numpy กับการวิเคราะห์ข้อมูล: วิธีการที่จะเปลี่ยนโลก

Numpy (Numerical Python) เป็นหนึ่งในไลบรารีที่สำคัญที่มักถูกนำเข้ามาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานทางคณิตศาสตร์ใน Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวกับการเรียกร้องทางคลินิกและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในบทความนี้เราจะสำรวจถึงความสำคัญของ Numpy ในการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้งาน, ความสามารถที่โดดเด่น และเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy เมื่อเทียบกับวิธีการอื่น ๆ ที่มีอยู่ในโลกของการโปรแกรมมิง...

Read More →

ประสิทธิภาพของ Numpy ในการจัดการอาร์เรย์สำหรับงานวิทยาศาสตร์

Numpy (ที่มีชื่อเต็มว่า Numerical Python) เป็นไลบรารีที่สำคัญสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ซึ่งมีความสามารถในการจัดการกับข้อมูลแบบอาร์เรย์ (arrays) อย่างมีประสิทธิภาพ เรามาทำความรู้จักกับ Numpy และความสามารถของมันในการจัดการอาร์เรย์สำหรับงานวิทยาศาสตร์เพิ่มเติมกันเถอะ...

Read More →

ไลบรารี Numpy และการทรงพลังในการแปลงแมทริกซ์

ในโลกของวงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำงานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ในปัจจุบัน การทำงานกับข้อมูลที่มีลักษณะของเมทริกซ์ (matrix) เป็นสิ่งที่กระชับและมีความท้าทายมากมาย การคำนวณเพื่อแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบนี้ต้องใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและมีความสามารถในการประมวลผลอย่างรวดเร็ว ในบทความนี้เราจะพาคุณไปพบกับไลบรารี Numpy ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในการทำงานกับเมทริกซ์และข้อมูลตารางในภาษา Python และเราจะพิจารณาดูถึงข้อดีและข้อเสียของการใช้ Numpy ในการทำงานกับเมทริกซ์...

Read More →

อัพเกรดทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย Numpy คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

อัพเกรดทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย Numpy: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น...

Read More →

จากพื้นฐานสู่ขั้นสูง: การผสมผสานการใช้ Numpy ในโปรเจ็กต์ Python

การโปรแกรมมิ่งเป็นทักษะที่สำคัญที่ผู้เรียนควรพัฒนา เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ภาษาโปรแกรมพื้นฐาน เช่น Python ที่มีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลตั้งแต่ข้อมูลทั่วไปจนถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องการทำงานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่หรือทำงานคำนวณทางวิทยาศาสตร์ การใช้ Python เบื้องต้นอาจไม่เพียงพอแล้ว ด้วยความสามารถในการทำงานกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ในบทความนี้ จะพูดถึงการนำเอา Numpy เข้ามาช่วยในการทำงานกับข้อมูลใน Python อย่างมีประสิทธิภาพ...

Read More →

ค้นพบพลังของ Array ในภาษา Python ที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม!

ในโลกของการโปรแกรมมิ่ง (programming), การจัดการข้อมูลเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง ภาษา Python ถือเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย เนื่องจากความทรงจำของไวยากรณ์ที่สะดวก และรองรับการพัฒนาแบบพลวัสดุ (rapid development) อย่างยิ่ง แม้ว่าภาษา Python จะถือว่าเป็นภาษาที่มีการจัดการ Array อย่างง่าย แต่แนวคิดและพลวัคมที่ เป็นมากมาย นี้ทำให้นักพัฒนาควรให้ความสำคัญกับการค้นพบพลังของ Array ในภาษา Python...

Read More →

ทำความเข้าใจ Array ใน Python: ก้าวแรกสู่การเขียนโปรแกรมขั้นสูง

การศึกษาการเขียนโปรแกรมเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน โดยเฉพาะผู้ที่สนใจด้านการพัฒนาเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน หรือบล็อกที่มีการบริการด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ สำหรับผู้ที่เพิ่งจะฝึกฝนเขียนโปรแกรมด้วย Python รู้ได้ว่าการทำความเข้าใจ Array ใน Python เป็นเรื่องที่สำคัญและมีประโยชน์อย่างมากในการเขียนโปรแกรมขั้นสูง...

Read More →

เทคนิคการใช้ Array ให้เต็มศักยภาพใน Python

ในโลกของโปรแกรมมิ่ง การใช้ Array เป็นเรื่องที่ทุกๆ โปรแกรมเมอร์ต้องเรียนรู้กันไป เนื่องจาก Array เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีความสำคัญและใช้งานได้หลากหลาย โดยเฉพาะใน Python นั้นเอง ภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมอย่างมากในสมัยนี้ โดยการใช้เทคนิคและปฎิบัติที่ถูกต้อง Array จะช่วยให้โปรแกรมของคุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปพบกับเทคนิคการใช้ Array ให้เต็มศักยภาพใน Python เพื่อให้คุณสามารถนำไปปรับใช้กับโปรเจคต์ของคุณได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ...

Read More →

Python สำหรับมือใหม่: เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับ Array

สวัสดีครับผู้อ่านทุกท่าน! ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับการใช้ Array ใน Python สำหรับมือใหม่กันครับ การทำความเข้าใจการใช้ Array ใน Python จะช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและง่ายมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณกำลังศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเขียนโปรแกรมเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล...

Read More →

Array และ Python: การผสานกันระหว่างความเร็วและความคล่องตัว

ทุกคนที่ศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ มักจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลแบบพื้นฐานที่เรียกว่า "Array" ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่สามารถเข้าถึงและประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ. ในขณะเดียวกัน Python ก็เป็นภาษาโปรแกรมที่มีความยืดหยุ่นสูงและเป็นที่นิยมอย่างมากในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำไมเมื่อเราผสานกัน Array และ Python จึงนำมาซึ่งความเร็วและความคล่องตัวอย่างได้บอกเล่าในบทความนี้....

Read More →

การทำ Visualization สวยๆ ด้วย Seaborn ไม่ใช่เรื่องยาก

หากคุณกำลังมองหาวิธีในการทำ Visualization ให้สวยงามและมีความหลากหลายโดยไม่ยากเย็น การใช้ Seaborn ในการเขียนโปรแกรมอาจจะเป็นตัวช่วยที่ดีที่คุณค้นหาอยู่! Seaborn คือเครื่องมือที่ใช้สำหรับ Visualization ที่เป็นไปได้ในภาษา Python ซึ่งเป็นที่นิยมในการแก้ปัญหาทางด้านข้อมูลและการบรรยายข้อมูลในรูปแบบต่างๆ...

Read More →

ค้นพบทักษะใหม่ๆ ด้วยการทำ ตัวอย่าง programming project ที่ท้าทาย

การทำโปรเจคทางด้านโปรแกรมมิ่ง (programming project) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาทักษะของตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน หรือการสร้างโปรแกรมที่มีความน่าสนใจ เราจะได้ทักษะใหม่ๆ และเพิ่มความรู้ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมด้วยตัวเอง...

Read More →

ประโยชน์ของการแบ่งส่วนภาพในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์

หนึ่งในประโยชน์หลักของการแบ่งส่วนภาพคือการช่วยให้เครื่องจักรร้านค้าเข้าใจและจัดการกับภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นเมื่อเราต้องการให้โปรแกรมร้านค้าจดจำว่าภาพใดมีผลผลิตคุณภาพดีหรือไม่ด้วยการแบ่งส่วนภาพและการวิเคราะห์ภาพ เครื่องจักรสามารถออกแบบระบบการจัดการคุณภาพของผลผลิตและระบุว่าภาพไหนมีข้อมูลการผลิตหรือลักษณะที่ไม่ดี...

Read More →

เทคนิคการแบ่งส่วนภาพในการสร้างเกมที่น่าดึงดูดมากยิ่งขึ้น

การพัฒนาเกมคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันมีความซับซ้อนและท้าทายมากขึ้น นอกจากการสร้างกราฟิกที่สมจริงและเสมือนจริงเพื่อให้ผู้เล่นได้ทดลองสัมผัสกับโลกเสมือนจริงที่สวยงาม ยังมีความสำคัญที่จะต้องมองเห็นเกิดจากการแบ่งส่วนภาพ (Image segmentation) อีกด้วย...

Read More →

7 เคล็ดลับในการเรียน Python ที่จะทำให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์ชั้นเซียน

การศึกษาภาษา Python เป็นเรื่องที่น่าสนใจอย่างยิ่ง เนื่องจากมันไม่เพียงแค่เป็นภาษาโปรแกรมที่ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในวงการไอที แต่ยังเป็นภาษาที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพและนักศึกษาทั่วโลกที่สนใจในการศึกษาและทดลองใช้กันอย่างมาก ทำให้มันกลายเป็นภาษาที่จำเป็นต้องรู้ตามแนวโน้มใหม่ ๆ ด้านเทคโนโลยี ดังนั้นวันนี้ ขอเสนอแนะ 7 เคล็ดลับในการเรียน Python ที่จะทำให้คุณกลายเป็นโปรแกรมเมอร์ชั้นเซียนทันที!...

Read More →

เปลี่ยนโลกด้วยการเรียน Python เข้าใจง่าย สำหรับทุกคน

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่เข้าถึงได้ง่ายและมีความยืดหยุ่นสูง ความสามารถของ Python ในการประยุกต์ใช้ในหลายด้านทำให้มันเป็นภาษาที่มีอิทธิพลอย่างมากในโลกของการเขียนโปรแกรม...

Read More →

เปิดประตูสู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลด้วยความรู้ด้าน Python

การเรียนรู้ภาษา Python ไม่ได้ทำให้คุณเป็นโปรแกรมเมอร์เท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้คุณกลายเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความรู้คอมพิวเตอร์ด้านวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงลึกได้อีกด้วย ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปรู้จักกับการใช้ Python ในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงข้อดี ข้อเสีย และการนำไปใช้ในงานจริง...

Read More →

Seaborn: สร้างภาพการแสดงข้อมูลสวยงามด้วยไพธอน

การแสดงข้อมูลแบบภาพเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนกลายเป็นสิ่งที่ง่ายต่อการเข้าใจ การสร้างภาพการแสดงข้อมูลที่สวยงามและมีความหมายมีความสำคัญอย่างมากเพื่อเป็นการสื่อสารข้อมูลให้กับผู้ดูและผู้ใช้งานได้ง่ายและรวดเร็วโดยไม่ต้องศึกษาข้อมูลอย่างละเอียด วันนี้เราจะมาพูดถึง Seaborn, ไลบรารี Python ที่ช่วยให้การสร้างภาพการแสดงข้อมูลให้ง่ายขึ้นอย่างมีความสวยงามและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น...

Read More →

ค้นพบทักษะใหม่ๆ ด้วยการทำ ตัวอย่าง programming project ที่ท้าทาย

การทำโปรเจคทางด้านโปรแกรมมิ่ง (programming project) เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาทักษะของตัวเอง ไม่ว่าจะเป็นการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน หรือการสร้างโปรแกรมที่มีความน่าสนใจ เราจะได้ทักษะใหม่ๆ และเพิ่มความรู้ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมด้วยตัวเอง...

Read More →

การเปรียบเทียบระหว่าง Python และ C#: ภาษาใดที่เหมาะกับคุณ?

ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ หลายครั้งเราต้องเลือกภาษาโปรแกรมมิ่งที่เหมาะสมสำหรับโครงการของเรา วันนี้เราจะมาแกะรอยความแตกต่างระหว่าง Python และ C# (ซีชาร์ป) ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสองแบบในการใช้งานและการพัฒนาโปรแกรม โดยจะเน้นถึงเชิงการใช้งาน, ประสิทธิภาพ, มุมมองต่างๆ ข้อดีข้อเสีย และจะลงไปถึงตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงพร้อมมุมมองที่เป็นวิชาการ เชิงวิจารณ์...

Read More →

Python กับ Rust: การเลือกใช้ภาษาโปรแกรมมิ่งที่เหมาะสมกับงานของคุณ**

การพัฒนาซอฟต์แวร์คืองานที่ต้องการทักษะ, ความรู้, และเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มีภาษาโปรแกรมมิ่งอยู่มากมายที่สามารถตอบสนองความต้องการทั้งในด้านความสามารถและการใช้งานจริง แต่ละภาษาก็มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน ในบทความนี้ เราจะมาดูความแตกต่างระหว่างภาษา Python กับ Rust ทั้งในด้านการใช้งาน, ประสิทธิภาพ และข้อดีข้อเสีย พร้อมทั้งยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริง เพื่อให้คุณเลือกใช้ภาษาที่เหมาะสมกับโปรเจ็คของคุณ...

Read More →

Data Science Basics คืออะไร ในทางเขียนโปรแกรมมีประโยชน์อย่างไร

หมายเหตุ: บทความนี้ถูกเขียนด้วยโทนการสื่อสารที่ค่อนข้างสดใสและกระตุ้นความสนใจ โดยมุ่งเน้นในเรื่องของวิชาการและการโต้แย้งที่มีเหตุผล พร้อมด้วยการใส่ตัวอย่างการใช้งานจริงและตัวอย่างโค้ด เพื่อให้ผู้อ่านเกิดการเชิญชวนในการศึกษาโปรแกรมมิ่งที่ EPT อย่างธรรมชาติ...

Read More →

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นเลือดใหม่ของโลกธุรกิจและวิทยาการ, วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) ก็ตามมาด้วยความสำคัญอย่างมาก สำหรับหลายโครงการ, Python ถูกพิจารณาเป็นสุดยอดภาษาโปรแกรมมิ่งที่ใช้ในการจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการพัฒนาโมเดลของแมชชีนเลิร์นนิง....

Read More →

การค้นหาสถิติต่างๆ จากข้อมูล ด้วยภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE

ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ที่เราอาศัยอยู่นี้ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่สำคัญมาก หนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคือภาษา Python เนื่องจากรูปแบบภาษาที่เข้าใจง่ายและมีไลบรารี่สนับสนุนมากมาย ในบทความนี้ เราจะมาดูว่า Python สามารถช่วยเราค้นหาสถิติต่างๆ จากข้อมูลได้อย่างไร พร้อมด้วยตัวอย่างโค้ดที่สามารถใช้งานได้จริง...

Read More →

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักใช้ Python สำหรับงานด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ต่างๆ

ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและการแข่งขันที่เข้มข้นของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ นักพัฒนาต้องการเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพและตอบสนองความต้องการของตลาดได้อย่างรวดเร็ว หลายต่อหลายครั้ง Python ได้กลายเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับการเลือกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับงานด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ด้วยเหตุผลหลากหลาย ในบทความนี้ เราจะสำรวจถึงเหตุผลที่นักพัฒนานิยมใช้ Python และตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานให้เห็นได้อย่างชัดเจน...

Read More →

ประวัติของ Python เวอร์ชันต่างๆ

ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา Python ได้ฉายาว่าเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลกการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความที่มีความง่ายต่อการเรียนรู้ ความยืดหยุ่น และชุมชนนักพัฒนาที่แข็งแกร่ง Python ได้ตอบโจทย์ในทุกด้านทั้งงานวิจัย การพัฒนาเว็บไซต์ หรือแม้กระทั่งงานวิเคราะห์ข้อมูล...

Read More →

ไลบรารี Python ยอดนิยมมีอะไรบ้างอะไร เขียนมา 7 ตัว อธิบายแบบง่ายๆ ให้เด็ก 8 ขวบก็เข้าใจได้

หัวข้อ: ไลบรารี Python ยอดนิยมสำหรับนักเขียนโปรแกรมรุ่นจิ๋ว...

Read More →

NumPy คืออะไร ใช้งานอย่างไร พร้อมยกตัวอย่างในภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE อธิบายแบบง่ายๆ ให้เด็ก 8 ขวบก็เข้าใจได้

พูดถึงโลกของการเขียนโปรแกรมภาษา Python, มีหนึ่งเครื่องมือที่ไม่ว่าใครที่ทำงานเกี่ยวกับการคำนวณตัวเลขหรือข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ต่างก็ต้องรู้จัก นั่นก็คือ NumPy นั่นเองครับ! NumPy หรือตัวย่อของ Numerical Python คือห้องสมุดหนึ่งในภาษา Python ที่ช่วยให้การทำงานกับตัวเลขและการคำนวณต่าง ๆ เป็นไปได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น...

Read More →

เครื่องมือและไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ เช่น Matplotlib และ NumPy ในภาษา PYTHON ทำอย่างไรพร้อมยกตัวอย่าง CODE

การเขียนโปรแกรมเพื่อการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ในภาษา Python นั้นสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อผสานความสามารถของไลบรารีอย่าง Matplotlib และ NumPy เข้าด้วยกัน โดยทั้งสองนี้เป็นเครื่องมือชั้นเยี่ยมที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรสามารถสร้างกราฟิกที่ได้รับการนำเสนออย่างมืออาชีพและการคำนวนและจัดการข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างสะดวก...

Read More →

Spyder IDE ในภาษา PYTHON ดีอย่างไร

การเขียนโปรแกรม Python นับว่าเป็นหนึ่งในทักษะที่น่าสนใจและเป็นที่ต้องการโดยองค์กรต่างๆ ในหลากหลายอุตสาหกรรมในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นด้านวิเคราะห์ข้อมูล, การทำเว็บไซต์ หรือแม้แต่การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์ หนึ่งในเครื่องมือที่อำนวยความสะดวกในการเขียน Python สำหรับนักพัฒนาคือ Integrated Development Environment (IDE) และหนึ่งใน IDE ที่เป็นที่นิยมสำหรับ Python คือ Spyder IDE....

Read More →

ไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ เช่น Matplotlib, SciPy และ NumPy ในภาษา PYTHON ดีอย่างไร เปรียบเทียบง่ายๆ ให้เข้าใจง่ายๆ

ภาษา Python ได้กลายเป็นภาษายอดนิยมในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ และวิศวกรทั้งหลาย หนึ่งในเหตุผลที่สำคัญก็คือไลบรารีทางวิทยาศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ อาทิเช่น Matplotlib, SciPy และ NumPy ซึ่งเราจะมาพูดถึงความสำคัญและการใช้งานของแต่ละไลบรารีให้เห็นภาพชัดเจนกันมากยิ่งขึ้นในบทความนี้...

Read More →

ภาษา PYTHON ไว้ใช้งานด้านไหน มีประโยชน์อะไร และยกตัวอย่างการใช้

Python คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีความเรียบง่ายตั้งแต่โครงสร้างภาษาจนถึงการใช้งานจริง ด้วยความยืดหยุ่นและการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนาทั่วโลก ทำให้ Python เป็นภาษาที่เข้าถึงได้ง่ายและถูกนำไปใช้ในหลากหลายด้าน ตั้งแต่การศึกษาจนถึงการใช้งานระดับองค์กรขนาดใหญ่...

Read More →

ตัวอย่างการใช้งาน Google MediaPipe ในงาน machine learning ใช้งาน Image Embedding โดยใช้ภาษา Python

ตลอดระยะเวลาที่ผ่านมา การพัฒนาด้าน Machine Learning และ Computer Vision ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและนักวิจัยอย่างมาก ด้วยนวัตกรรมที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและตีความโลกใบนี้ผ่านการมองเห็นได้ทั้งภาพนิ่งและวิดีโอ หนึ่งในเครื่องมือที่มีบทบาทสำคัญในการพัฒนานวัตกรรมเหล่านี้คือ Google MediaPipe, ซึ่งได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในโครงการต่างๆที่ต้องการความแม่นยำในการตรวจจับและประมวลผลภาพ...

Read More →

5 ตัวอย่าง Python Library ที่เป็นที่นิยมในปี 2024

ในปี 2024 นี้ Python ยังคงเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลกของนักพัฒนาซอฟต์แวร์และวิศวกรข้อมูล เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ Python เป็นที่นิยมคือไลบรารีที่มีให้เลือกใช้มากมาย ที่ช่วยให้การเขียนโค้ดเป็นเรื่องที่ง่ายดายและเอื้อต่อการนำไปประยุกต์ใช้งาน ในบทความนี้ จะนำเสนอ 5 ตัวอย่างของไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมยิ่งในปี 2024 พร้อมทั้งการวิพากษ์วิจารณ์และตัวอย่างการใช้งานที่ประยุกต์ได้จริง...

Read More →

Numpy คืออะไร และมีวิธีการใช้งานอย่างไร

ในวงการโปรแกรมเมอร์และนักวิเคราะห์ข้อมูล ชื่อของ Numpy นับเป็นคำที่ถูกพูดถึงอย่างแพร่หลาย เกิดคำถามว่า Numpy คืออะไร? และ ทำไมมันถึงมีความสำคัญ? ในบทความนี้เราจะมาดำดิ่งลงไปในเนื้อหาและคุณสมบัติของ Numpy พร้อมทั้งวิธีการใช้งานในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นภาพจริงๆ ของความสามารถของมัน...

Read More →

Matplotlib คืออะไร และมีวิธีการใช้งานอย่างไร

ในปัจจุบัน ข้อมูลและสถิติเป็นสิ่งสำคัญที่หลายองค์กรใช้เพื่อการวิเคราะห์และตัดสินใจในด้านต่างๆ และเมื่อพูดถึงการแสดงข้อมูลในรูปแบบภาพกราฟิกหรือชาร์ท(Matplotlib) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถใช้งานได้อย่างกว้างขวางในภาษา Python ด้วยฟีเจอร์ที่หลากหลายและการใช้งานที่ไม่ยุ่งยาก ทำให้ Matplotlib เป็นเลือกแรกๆ ของหลายๆ คนที่ต้องการแสดงข้อมูลเชิงพรรณนาผ่านทางภาพกราฟิก...

Read More →

3 Python Libraries ยอดฮิตสำหรับสายงาน Data ที่ควรรู้

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 →

ความรู้ที่เด็กๆ ควรจะต้องรู้ในยุค AI ต้องเรียนอะไรเสริมบ้างพร้อมยกตัวอย่าง

ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว และปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) กำลังจะเข้ามามีบทบาทอย่างมากในชีวิตประจำวัน ความรู้ทางด้านการเขียนโปรแกรมจึงกลายเป็นทักษะสำคัญที่เด็กๆ ควรจะมี ไม่เพียงแค่เพื่อการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตเท่านั้น แต่ยังช่วยเสริมสร้างความคิดเชิงวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และความคิดสร้างสรรค์ไปด้วยในขณะเดียวกัน...

Read More →

หน้าที่ความรับผิดชอบของ Data analytic มีอะไรบ้าง

หัวข้อ: หน้าที่ความรับผิดชอบของ Data Analyst มีอะไรบ้าง...

Read More →

5 คำสั่งของ numPY ที่ทุกคนควรรู้จัก

ในโลกของการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python, ห้องสมุด NumPy (Numerical Python) ถือเป็นภูเขาใหญ่ที่ไม่สามารถมองข้ามได้ ด้วยประสิทธิภาพที่ได้รับการพิสูจน์มาจากชุมชนนักวิเคราะห์ข้อมูล ห้องสมุดนี้ได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน ในบทความนี้ เราจะสำรวจ 5 คำสั่งพื้นฐานของ NumPy ที่จะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจและใช้งานอาร์เรย์ในระดับต่างๆ...

Read More →

5 Data Science Libraries ที่ควรเรียนรู้ไว้

ในยุคข้อมูลครองโลกทุกวันนี้, การวิเคราะห์และจัดการข้อมูลกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ และแน่นอนว่าการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งก็เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างความเข้มแข็งในด้านนี้ หนึ่งในเครื่องมือที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ libraries หรือห้องสมุดในภาษาโปรแกรมมิ่ง ที่มาพร้อมกับฟังก์ชันที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ...

Read More →

5 Python Distributions สำหรับ Machine Learning

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 →

5 Python Features ที่เหมาะกับ Data Scientist

การพัฒนาด้านข้อมูล (Data Science) เป็นสาขาวิชาที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และ Python คือภาษาหนึ่งที่มีคุณสมบัติพิเศษที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการเป็น Data Scientist ซึ่งเราจะมาวิเคราะห์ 5 ฟีเจอร์ที่ทำให้ Python เป็นที่นิยมในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลปัจจุบัน...

Read More →

5 Python Libraries ที่ควรเพิ่มเข้าไปใน Data Science Toolkit ของคุณ

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 →

5 Python Libraries น่าสนใจที่ได้รับความนิยมบน GitHub

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดเนื่องจากความง่ายในการเขียนโค้ด, เหมาะสำหรับงานที่หลากหลาย และมีคอมมิวนิตี้ที่ใหญ่โต ห้องสมุด (Libraries) ของ Python ใน GitHub มีมากมายหลายพันไลบรารี ซึ่งถูกพัฒนาและพร้อมใช้งาน ภายในบทความนี้ เราจะนำเสนอ 5 Libraries น่าสนใจที่ได้รับความนิยม พร้อมตัวอย่างการใช้งานและการติชมในแง่มุมทางวิชาการ...

Read More →

5 Python Libraries สำหรับใช้งานใน Data Science

Data Science หรือวิทยาการข้อมูลเป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วในโลกของเทคโนโลยี ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลถูกยกระดับในทุกวงการธุรกิจ นักวิทยาการข้อมูลจึงเป็นอาชีพที่มีความต้องการสูง วันนี้เราจะมาดู 5 Python Libraries ที่เป็นกุญแจสำคัญในงาน Data Science กัน...

Read More →

5 Python Modules ที่นำไปประยุกต์ใช้ใน Project ของคุณได้

Python คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความยืดหยุ่น และคลัง module หรือ library ขนาดใหญ่ที่สามารถช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรเจคได้หลากหลายรูปแบบ วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ 5 modules ในภาษา Python ที่นักพัฒนาสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับโปรเจคของตนเองได้ พร้อมทั้งตัวอย่างการใช้งานที่จะเป็นองค์ประกอบสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมีเหตุผลและวิจารณญาณ....

Read More →

5 Python Packages ที่คนทำงานสาย Data ควรรู้จักไว้

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 →

5 Python Packages ที่คนทำงาน Data Science ควรรู้จักไว้

ด้วยเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างไม่หยุดยั้งและฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ อาชีพในสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Data Science กำลังเป็นที่ต้องการสูงสุดในตลาดงานทุกวันนี้ และภาษา Python ก็เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือทรงพลังที่มืออาชีพในสายงานนี้ไม่ควรมองข้าม ด้วยความที่ Python เป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่มีไลบรารีและแพ็กเกจที่รองรับการทำงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างมหาศาล วันนี้เราจะมาพูดถึง 5 Python Packages ที่ผู้ที่ทำงานในสายข้อมูลควรรู้จักไว้...

Read More →

5 Python Packages ที่สำคัญกับการสร้าง AI พร้อมตัวอย่าง

เมื่อพูดถึงการพัฒนา AI หรือปัญญาประดิษฐ์ในยุคปัจจุบัน ภาษา Python ที่มีความสามารถอันทรงพลังได้กลายมาเป็นฐานแห่งนวัตกรรม ด้วยไลบรารีและแพ็คเกจที่หลากหลาย ทำให้การพัฒนา AI เป็นไปอย่างราบรื่นและเชื่อมต่อได้ง่ายกับแพลตฟอร์มอื่นๆ ในบทความนี้ เราจะมาพิจารณาถึง 5 Python Packages ที่สำคัญสำหรับการสร้าง AI พร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานที่จะช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างจับใจความได้ง่ายยิ่งขึ้น...

Read More →

5 การใช้งาน Python พร้อมตัวอย่างแบบง่ายๆ

Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ไม่เพียงแต่เป็นที่นิยมในหมู่นักพัฒนาเท่านั้น แต่ยังแพร่หลายไปถึงวงการวิชาการและการพัฒนาโปรเจ็คต์ทางธุรกิจด้วยความสามารถในการอ่านและเขียนได้ง่าย วันนี้เราจะมาดูกันว่า Python มีการใช้งานอย่างไรบ้างในด้านต่างๆ พร้อมทั้งตัวอย่างโค้ดเพื่อให้เห็นภาพการใช้งานในรูปแบบจริงๆ...

Read More →

5 เครื่องมือยอดนิยม ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล

ในปัจจุบันการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ได้กลายเป็นหัวใจหลักของการตัดสินใจทางธุรกิจและวิทยาศาสตร์ โดยมีเครื่องมือที่ช่วยให้งานนี้ง่ายขึ้นอย่างมาก ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ 5 เครื่องมือยอดนิยมที่ผู้วิเคราะห์ข้อมูลไม่ควรมองข้าม เราจะพาไปสำรวจคุณสมบัติเด่น โดยมีการวิจารณ์อย่างมีเหตุผลพร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายและเห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น...

Read More →

5 เคล็ดลับขั้น Advance เพื่อเขียน Python Code ให้เร็วและ Clean ขึ้น

เมื่อพูดถึงการเขียนโค้ดที่เร็วและมีความสะอาด, นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคนต่างก็มองหาเทคนิคที่จะช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดสำหรับการพัฒนาโปรแกรมในภาษา Python. การเพิ่มความเร็วในการเขียนโค้ดไม่เพียงแต่ช่วยให้โค้ดของคุณพร้อมใช้งานได้เร็วขึ้น, แต่ยังมีผลต่อการทำงานเป็นทีม, การบำรุงรักษาโค้ดในระยะยาว และความสามารถในการขยายโค้ดไปยังฟังก์ชันใหม่ๆ ได้อย่างไม่ยากเย็น. ในบทความนี้, เรามี 5 เคล็ดลับขั้น Advance ซึ่งจะช่วยให้คุณพัฒนาโค้ดที่เร็วและ clean ในภาษา Python มาฝาก....

Read More →

การใช้งาน Integrate a function by trapezoidal integration algorithm ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การประมวลผลทางอะคาเดมิคโดยเฉพาะในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มีการใช้ภาษาโปรแกรมมิ่งเป็นเครื่องมือหลักในการสร้างและทดลองสมมติฐานต่างๆ ภาษา Python เป็นหนึ่งในภาษาที่มีความยืดหยุ่นสูงในการเขียนโปรแกรมทางการคำนวณ เนื่องจากมีไลบรารีที่หลากหลายและชุมชนแห่งการเรียนรู้ที่ใหญ่โต ในบทความนี้ ผมจะนำเสนอเกี่ยวกับการใช้งานอัลกอริทึมทราปิซอยด์อินทิเกรชั่น (Trapezoidal Integration Algorithm) ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ด 3 ตัวอย่างและอธิบายการทำงาน รวมถึงยกตัวอย่างในการใช้งานจากโลกจริงที่คุณอาจไม่เคยคา...

Read More →

การใช้งาน Linear regression ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

หากคุณเป็นผู้ที่สนใจในวิชาการเขียนโปรแกรมและวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) คุณอาจเคยได้ยินคำว่า Linear Regression หรือการถดถอยเชิงเส้นตรง ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคพื้นฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์และการประมาณค่าข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบเชิงเส้น (Linear Relationship) ระหว่างตัวแปรต้นกับตัวแปรตาม ในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการใช้งาน Linear Regression ในภาษา Python ผ่านไลบรารีที่ชื่อว่า scikit-learn ซึ่งเป็นไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวางและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับ Python ที่มีความสามารถในการทำงานกับอัลกอ...

Read More →

การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การวิเคราะห์การถดถอยแบบ Quadratic หรือ Quadratic Regression เป็นเทคนิคในการสร้างโมเดลทางสถิติที่ใช้ในกรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันไม่เป็นเส้นตรง (Nonlinear relationship). ในโลกของการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล, Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับงานดังกล่าว ด้วยไลบรารีที่มีประสิทธิภาพ เช่น NumPy และ SciPy, Python ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างโมเดล Quadratic Regression ที่แม่นยำได้อย่างง่ายดาย....

Read More →

การใช้งาน Graph fiitting ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ในโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science), การวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลด้วยแนวคิดของกราฟเป็นเรื่องที่เห็นได้ทั่วไปและมีความสำคัญอย่างมาก เราจะมาสำรวจวิธีการใช้งาน graph fitting บนภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสูงมากในหมู่นักพัฒนาและนักวิเคราะห์ข้อมูล จะมีอะไรบ้างที่ทำให้ Python น่าสนใจมาพูดคุยพร้อมทั้งการนำมาไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง และหากคุณต้องการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ EPT คือที่ที่คุณไม่ควรพลาด...

Read More →

การใช้งาน Implement perceptron ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทความ: การใช้งาน Implement Perceptron ในภาษา Python...

Read More →

การใช้งาน Create chess game ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การสร้างเกมหมากรุกด้วยภาษา Python เป็นโปรเจ็กต์ที่สามารถให้ความรู้เชิงโปรแกรมมิ่งเป็นอย่างดีแก่ผู้ศึกษา ไม่ว่าจะเป็นการดีไซน์โครงสร้างของเกม, ลอจิกการเคลื่อนไหวของชิ้นหมากรุก ไปจนถึงการตรวจสอบสถานะและอัปเดตในเกม ในบทความนี้ เราจะมาดูตัวอย่างโค้ดและวิเคราะห์การทำงานเพื่อให้คุณเข้าใจความซับซ้อนและความสนุกของการสร้างเกมหมากรุกในภาษา Python และนี่คือการส่งเสริมให้ผู้อ่านหันมาศึกษาโปรแกรมมิ่ง ซึ่งขอย้ำว่า EPT เป็นที่ที่คุณสามารถเรียนรู้ได้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับหัวข้อนี้และอื่นๆ อีกมากมาย...

Read More →

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

Allow sites to save and read cookie data.
Cookies are small pieces of data created by sites you visit. They make your online experience easier by saving browsing information. We use cookies to improve your experience on our website. By browsing this website, you agree to our use of cookies.

Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com

ติดต่อเราได้ที่

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา