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Imprimons la valeur la mieux classée dans le dictionnaire ci-dessous à l'aide de la fonction max(): b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} print(max(())) Output: zebra Le code ci-dessus classe les éléments du dictionnaire par ordre alphabétique et imprime le dernier. Utilisez maintenant la fonction max() pour voir le plus grand entier d'une liste: a = [1, 65, 7, 9] print(max(a)) Output: 65 7. Fonction min max python powered. min() La fonction min() fait le contraire de ce que max() fait: fruits = ["grape", "apple", "applesss", "zebra", "mango"] b = {1:"grape", 2:"apple", 3:"applesss", 4:"zebra", 5:"mango"} a = [1, 65, 7, 9] print(min(a)) print(min(())) Output: 1 apple 8. carte() Comme reduce(), la fonction map() vous permet d'itérer sur chaque élément d'un itérable. Cependant, au lieu de produire un seul résultat, map() opère indépendamment sur chaque élément. En fin de compte, vous pouvez effectuer des opérations mathématiques sur deux ou plusieurs listes à l'aide de la fonction map(). Vous pouvez même l'utiliser pour manipuler un tableau contenant n'importe quel type de données.
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Vous pouvez l'utiliser pour diviser une valeur de chaîne à partir d'un formulaire Web. Ou vous pouvez même l'utiliser pour compter le nombre de mots dans un morceau de texte. L'exemple de code ci-dessous divise une liste partout où il y a un espace: words = "column1 column2 column3" words = (" ") print(words) Output: ['column1', 'column2', 'column3'] 3. énumérer() La fonction enumerate() renvoie la longueur d'un itérable et parcourt ses éléments simultanément. Ainsi, tout en imprimant chaque élément dans un type de données itérable, il sort simultanément son index. Supposons que vous souhaitiez qu'un utilisateur voie la liste des éléments disponibles dans votre base de données. Fonctions sur les dataframes. Vous pouvez les passer dans une liste et utiliser la fonction enumerate() pour la renvoyer sous forme de liste numérotée. Voici comment vous pouvez y parvenir en utilisant la méthode enumerate(): fruits = ["grape", "apple", "mango"] for i, j in enumerate(fruits): print(i, j) Output: 0 grape 1 apple 2 mango Considérant que, vous avez peut-être perdu un temps précieux en utilisant la méthode suivante pour y parvenir: fruits = ["grape", "apple", "mango"] for i in range(len(fruits)): print(i, fruits[i]) En plus d'être plus rapide, l'énumération de la liste vous permet de personnaliser la façon dont vos éléments numérotés apparaissent.
Dans l'exemple présenté ici, on a un taux d'erreur d'environ 11, 8%, ce qui signifie que 88, 2% des prédictions sont correctes. Nous pouvons enfin sélectionner les mauvaises prédictions pour les afficher. Ici nous choisissons le 2 ème élément dont la prédiction est érronée (i=1, attention on commence à compter à partir de 0). 20 fonctions Python à connaître. Il est aussi possible d'utiliser notre réseau pour reconnaître de nouveaux chiffres manuscrits. Dans cet exercice, nous avons utilisé un réseau de neurones extrêmement simple et classifié des images de basse résolution. Nous allons maintenant voir dans l'article suivant comment le deep learning a permis de révolutionner la classification d'images.