この例は、1 つの DICOM ファイルをアップロードする方法を示します。これは、少量の Python を使用して DICOM ファイルを (バイト単位で) メモリに事前に読み込みます。 ファイルの配列をフィールドのパラメーター encode_multipart_related に渡すと、1 つの POST で複数のファイルをアッ...
array(ws.to_list(0)) # 最初の列データをnumpy配列として取得 y = np.array(ws.to_list(1)).ravel() # 2番目の列をnumpy配列として取得 # パラメータを使用してBayesianRidgeオブジェクトを作成 # tol=1e-6, 許容誤差は1e-6 # fit_intercept=True, 切片に合わせる # compute_score=...
次に、 tolist()関数を使用して「sentiment」列の値を Python リストに割り当て、値を含む Numpy 配列を作成します。 Numpy 配列を使用する理由は何ですか? すでにご存知かもしれませんが、Numpy は基本的にデータ操作用に構築されています。Numpy 配列は機械学習タスク...
until(func): 条件を満たすまで要素を通過(条件を満たした要素も含む) takewhile(func): 条件を満たす間、要素を通過(条件を満たさなくなった要素は含まない) dropwhile(func): 条件を満たす間、要素をスキップ インデックスによる制御 getitem(index): 特定のインデックスや範囲の要素を取得 最後...
以下の部分です(make_test_train.pyより抜粋)。func変数へaugmentation配列のTrueの要素だけが読み出され、ループして行きます。for func in augmentation[methods]: images.append(func(img)) コード全体は以下です。make_test_train.pyimport numpy ...
印象中用一个删一个会出问题，其实题目要求B中只能用一次等价于乱序排列啊，用random.shuffle就行了，...
複数キー索引は、配列のすべての要素の索引付けに使用されます。マップのすべての要素や値の索引付けにも使用されます。 表の各行に対して、複数キー索引には、索引付けされる配列/マップの要素/エントリと同じ数のエントリが含まれます(ただし、重複エントリは索引内に示されません)。索引エン...
NumPy 配列は、通常のコンマではなく、単一の空白で区切られていることに注意してください。 要約すると、index() 関数は、Python リスト内の要素の位置を見つける最も簡単な方法です。ただし、この関数は、指定された値が最初に出現するインデックスのみを返します。 値のインスタンスが複数存...
そのため、大きなデータの読み込みやスライス、重複削除などの処理を行って行数を減らしてPandasなどで快適に制御できるデータ規模にしてから、さらに細かい計算などはPandasやNumPy配列で継続して行うといったフローが快適に行える。 NumPyやPandas、Scikit-Learnなどの置き換えとなるライブラリ...
2.2 アシスタントの作成 次に、特定のファイルを参照するアシスタントを作成します。このアシスタントは、Transformer モデルに関する質問に答えるためのコードを書き、実行する役割を持ちます。 assistant=client.beta.assistants.create(name="Machine Learning Engineer",instructions="You are a mach...