L'essentiel de la science des données : Python, Numpy, Pandas et Scikit-learn
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre l'analyse statistique et la visualisation des données morphométriques, y compris la discrimination entre les types d'arbres et les calculs numpy.
Se penche sur l'ordre magnétique dans les matériaux, couvrant les interactions de spin négligées, la température de Curie, la température de Neel et le hamiltonien de Heisenberg.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Déplacez-vous dans le rythme musical, le tempo, le timing expressif et les structures rythmiques, explorant l'entraînement cognitif, les grilles métriques et les transitions rythmiques.
Explore les structures de contrôle, le traitement des erreurs et les structures de données dans la programmation MATLAB, en mettant l'accent sur la lisibilité des codes et des exemples pratiques.
