PageRank 알고리즘은 웹 페이지에 적용할 수 있습니다. 웹 페이지는 방향 그래프이며 방향 그래프의 두 가지 구성 요소는 노드와 연결이라는 것을 알고 있습니다. 페이지는 노드이고 하이퍼링크는 연결, 두 노드 간의 연결입니다. PageRank를 통해 각 페이지의 중요성을 알 수 있으며 정확합니다. PageRank의 값은 0과 1 사이의 확률입니다. 그래프에서 개별 노드의 PageRank 값은 연결된 모든 노드의 PageRank 값에 따라 달라지며 해당 노드는 순위를 원하는 노드에 주기적으로 연결됩니다. PageRank에 값을

먼저 소수가 무엇인지 알아야 합니다. 소수는 항상 양의 정수이고 정확히 2개의 정수(1과 숫자 자체)로 나눌 수 있으며 1은 소수가 아닙니다. 이제 소수를 찾는 몇 가지 방법에 대해 논의할 것입니다. 방법 1 For 루프 사용 예 def Primemethod1(number):# 목록 초기화 my_primes =[] for pr in range(2, number):isPrime =True for i in range(2, pr):if pr % i ==0:isPrime =isPrime인 경우 거짓:my_primes.append

Python에는 몇 가지 간단한 내장 유형이 있습니다. int, float, complex, str, bool. 또한 몇 가지 복잡한 내장 유형이 있습니다. 목록, 사전, 튜플, 집합. 목록 − List는 Python의 데이터 유형 중 하나입니다. 목록은 개체의 모음이며 순서가 지정되고 변경 가능합니다. Python에서는 대괄호 [] 안에 작성됩니다. 목록을 만드는 방법 my_list=[car,bus,truck] print(my_list) ListItem에 액세스하는 방법 색인 번호를 참조하여 목록 항목에 액세스할 수 있습니

파이썬에서는 어떤 경우에는 단일 밑줄(_)을 사용하고 어떤 경우에는 이중 밑줄(__)을 사용합니다. Python에는 밑줄을 사용하는 다음과 같은 경우가 있습니다. 마지막 표현식의 값을 인터프리터에 저장하려는 경우 일부 값을 무시하려는 경우 변수 또는 함수 선언용. 숫자 측면 값의 자릿수를 구분합니다. 국제화(i18n) 또는 현지화(l10n) 기능으로도 사용됩니다. 이제 모든 경우에 대한 몇 가지 예입니다. 통역사에서 사용 파이썬 인터프리터는 마지막 표현식 값을 _에 저장합니다. >>> 20 20 >

파이썬에서는 다양한 행렬 조작과 연산을 해결할 수 있습니다. Numpy 모듈은 행렬 연산을 위한 다양한 방법을 제공합니다. 추가() - 두 행렬의 요소를 추가합니다. 빼기() - 두 행렬의 요소를 뺍니다. 나누기() - 두 행렬의 요소를 나눕니다. 곱하기() - 두 행렬의 요소를 곱합니다. 점() − 행렬 곱셈을 수행하며 요소별 곱셈을 수행하지 않습니다. 제곱() - 행렬의 각 요소의 제곱근. 합(x,축) - 행렬의 모든 요소에 더합니다. 두 번째 인수는 선택 사항이며 축이 0이면 열 합을 계산하고 축이 1이면 행 합을

여기에 하나의 사전이 제공되며, 우리의 임무는 값을 기준으로 정렬하는 것입니다. 이 사전에는 두 개의 값이 있습니다. 하나는 이름이고 다른 하나는 롤입니다. 먼저 람다 함수와 내장된 정렬 기능을 사용하여 롤별로 정렬된 목록을 표시합니다. 두 번째로 정렬된 목록을 이름별로 표시하고 세 번째로 이름별로 목록을 표시합니다. 예시 코드 # Initializing list of dictionaries my_list1 = [{ name : Adwaita, roll : 100}, { name : Aadrika, roll : 234 }

이 문제를 해결하려면 요청 모듈이 필요합니다. 요청 모듈을 설치하려면 이 명령이 명령줄에서 실행되어야 합니다. pip 설치 요청 스크레이핑 요청 모듈 가져오기 그런 다음 URL에서 데이터를 가져와야 합니다. UTF-8을 사용하여 텍스트를 디코딩합니다. 그런 다음 문자열을 단어 목록으로 변환합니다. 순서된 결과 루프를 사용하여 단어 목록을 탐색합니다. 그런 다음 각 단어의 인접 문자의 ASCII 값을 비교합니다. 비교가 참이면 정렬된 단어를 인쇄하고 그렇지 않으면 정렬되지 않은 단어를 저장합니다. 예시 코드 import

Python에서는 태양 이미지 생성을 위한 SunPy 패키지를 제공합니다. 이 패키지에는 다양한 태양 관측소 및 태양광 연구실의 양성자/전자 플럭스의 태양 데이터인 다른 파일이 있습니다. pip install sunpy 사용 명령으로 sunpy 패키지를 설치할 수 있습니다. 여기에서 샘플 AIA 이미지를 플로팅합니다. AIA는 대기 이미징 어셈블리입니다. 이것은 SDO의 또 다른 계기판입니다. 여기에서 sunpy.Map() 함수를 사용하여 지원되는 데이터 제품 중 하나에서 지도를 만듭니다. 예시 코드 import sunpy.

우리의 임무는 실행되고 있는 스크립트 이름을 인쇄하기 위해 Python으로 프로그램을 개발하는 것입니다. 코딩 부분은 간단합니다. 우리는 사용 int main(int argc, char** argv) 이 함수는 여러 매개변수를 전달합니다. 첫 번째 매개변수는 프로그램에 전달된 인수의 수이고 두 번째 매개변수는 프로그램에 전달된 모든 인수의 이름을 포함하는 배열입니다. 예시 코드 import sys    def main():       my_program = sys.argv[0] &nbs

프로세스 간 동기화 멀티프로세싱은 API를 사용하여 생성 프로세스를 지원하는 패키지입니다. 이 패키지는 로컬 및 원격 동시성 모두에 사용됩니다. 이 모듈을 사용하여 프로그래머는 주어진 시스템에서 여러 프로세서를 사용할 수 있습니다. Windows 및 UNIX OS에서 실행됩니다. 모든 동등한 동기화 기본 요소가 이 패키지에 있습니다. 예시 코드 from multiprocessing import Process, Lock    def my_function(x, y):       x.acq

Python에서 Tweet을 사용하기 전에 몇 가지 단계를 따라야 합니다. 1단계 − 처음에는 트위터 프로필이 있어야 하며 그 다음에는 휴대폰 번호로 추가해야 합니다. 저장으로 이동합니다. 우리는 다음 단계를 따라야 합니다. 그런 다음 모든 문자 알림을 끕니다. 2단계 − 새 앱을 설정합니다. Twitter 애플리케이션 만들기 그런 다음 응용 프로그램이 생성되었습니다. 응용 프로그램 설정을 검토하고 조정합니다라는 메시지를 표시합니다. 3단계 − 기본적으로 트윗 접근은 읽기 전용입니다. 트윗을 보내려면 쓰기 권한이 필요합

multiprocessing 패키지는 생성 프로세스를 지원합니다. 새로운 자식 프로세스를 로드하고 실행하는 함수를 말합니다. 자식이 종료하거나 동시 연산을 계속하려면 현재 프로세스는 스레딩 모듈과 유사한 API를 사용하여 기다려야 합니다. 소개 Multiprocessing으로 작업할 때 처음에는 프로세스를 만듭니다. 물체. 그런 다음 start() 메서드를 호출합니다. 예시 코드 from multiprocessing import Process def display():print (안녕 !! 저는 Python입니다) if __nam

때때로 우리는 매우 흥미진진한 뭔가 다른 것을 만들고 싶다고 느끼며, 인간의 본성에 따라 항상 그것을 공유하는 것을 좋아합니다. Python은 또한 이러한 소망을 충족시킵니다. Python을 사용하여 우리의 Python 프로그램을 친구들과 공유하고 싶다면 그렇게 할 수 있습니다. 그들의 컴퓨터 프로그램에서 사용되는 모든 모듈과 동일한 버전의 Python을 설치하기만 하면 됩니다. 먼저 pip install CX_Frezze를 사용하여 CX_Freeze 모듈을 설치해야 합니다. 명령 프롬프트에서 명령. 첫 번째 단계는 이 과제

모스 부호 변환기는 암호화에 사용됩니다. 그것은 Samuel F. B. Morse에 의해 명명되었습니다. 이 기술을 사용하여 메시지를 일련의 점, 쉼표, -,/로 변환합니다. 이 기술은 매우 간단합니다. 영어의 모든 알파벳은 .,,,/,-의 시리즈를 나타냅니다. 우리는 메시지에서 기호로 메시지를 암호화하고 기호에서 영어로 암호를 해독합니다. 사전은 아래와 같습니다. A:.-, B:-..., C:-.-., D:-.., E:., F:..-., G:--., H:...., I:.., J:.---, K:-.-, L:.-.., M:--,

이 과제에서 우리는 파일로 작업합니다. 파일은 이 우주 어디에나 있습니다. 컴퓨터 시스템에서 파일은 필수적인 부분입니다. 운영 체제는 많은 파일로 구성됩니다. Python에는 텍스트 파일과 바이너리 파일의 두 가지 유형의 파일이 있습니다. 여기에서는 텍스트 파일에 대해 설명합니다. 여기에서는 파일에 대한 몇 가지 중요한 기능에 중점을 둡니다. 단어 수 문자 수 평균 단어 길이 중단어의 수 특수 문자 수 숫자 수 대문자 단어 수 테스트 파일 css3.txt가 있으며 해당 파일에 대해 작업 중입니다. 단어 수 문장의 단어

컴퓨터 과학의 스레드는 운영 체제의 일부인 스케줄러에 의해 독립적으로 관리될 수 있는 일련의 명령입니다. 스레딩의 주요 기능은 한 번에 여러 스레드를 실행하는 것입니다. 스레드는 다른 작업, 프로그램의 함수 호출 및 여러 스레드가 동시에 실행되는 것을 의미하지만 다른 시스템에서 실행된다는 의미는 아닙니다. 멀티스레딩은 두 가지 경우에 사용됩니다. 서브 프로그램의 출력이 메인 프로그램과 결합되어야 하는 경우. 메인 프로그램이 서로 상대적으로 독립적인 코드 조각을 포함하는 경우. 스레딩 모듈 Python은 매우 강력

이것은 매우 재미있는 게임입니다. 이 게임에서는 플레이어가 필요하지 않으며 자동 게임입니다. 여기서 우리는 두 개의 Python 모듈 numpy 및 random을 사용하고 있습니다. 이 게임에서는 사용자에게 보드에 표시를 하라고 요청하는 대신 자동으로 보드에 표시를 하고 플레이어가 이기지 않는 한 매 턴 후에 보드를 표시합니다. 게임이 무승부이면 -1을 반환합니다. 예시 코드 import numpy as np import random from time import sleep # first creates an empty boar

우리가 무언가를 쓸 때, 우리는 몇몇 단어의 철자를 틀리는 일이 많이 발생합니다. 이를 극복하기 위해 Python은 Enchant 모듈을 제공합니다. 이것은 주로 단어의 철자를 확인하고 철자가 틀린 단어에 대한 수정을 제안하는 데 사용됩니다. ispell, aspell 및 MySpell을 포함하여 이 작업을 수행하기 위해 많은 인기 있는 맞춤법 검사 패키지에서도 사용됩니다. 여러 사전과 여러 언어를 처리하는 데 매우 유연합니다. 이것을 설치하기 위해 명령 프롬프트에서 이 명령줄을 사용합니다. 핍 설치 pyenchant 예 d.

사용자 입력 목록이 주어지고 회전 수가 주어집니다. 우리의 임무는 주어진 회전 수에서 목록을 회전하는 것입니다. 예시 Input A= [2, 4, 5, 12, 90] rotation number=3 Output [ 90,12,2, 4, 5] 방법 1 여기에서 목록의 각 요소를 탐색하고 두 번째 목록의 필요한 위치에 요소를 삽입합니다. 예시 def right_rotation(my_list, num): output_list = [] for item in range(len(my_list) - num, len(my_li

부동 소수점 값이 주어지고 소수점 이하 자릿수를 입력하면 우리의 임무는 그것을 이진 형식으로 변환하는 것입니다. 먼저 부동 소수점 값에서 정수 부분을 가져와 이진수로 변환한 다음 소수 부분을 가져와 이진 형식으로 변환하고 마지막으로 둘을 결합합니다. 예 The floating point value is 22.625 Convert decimal 22 to binary 10110. Convert decimal 0.625 to binary 0.101. Combine integer and fraction to obtain binary