Dada una Array, extraiga filas con secuencia AP. Entrada : test_list = [[4, 7, 10], [8, 10, 12], [10, 11, 13], [6, 8, 10]] Salida : [[4, 7, 10], [8 , 10, 12], [6, 8, 10]] Explicación : 3, 4 y 2 son diferencias comunes en AP. Entrada : test_list = [[4, 7, 10], [8, … Continue reading «Programa de Python para extraer filas con elementos de diferencia comunes»
Iterar sobre listas individuales se refiere al uso de bucles for para la iteración sobre un solo elemento de una sola lista en un paso particular, mientras que al iterar sobre varias listas simultáneamente, nos referimos al uso de bucles for para la iteración sobre un solo elemento de varias listas en un paso particular. … Continue reading «Python | Iterar sobre múltiples listas simultáneamente»
El módulo de calendario permite generar calendarios como un programa y proporciona funciones útiles adicionales relacionadas con el calendario. Las funciones y clases definidas en el módulo Calendario utilizan un calendario idealizado, el actual calendario gregoriano extendido indefinidamente en ambas direcciones. En Python, calendar.setfirstweekday(weekday)es una función proporcionada en el módulo de calendario para calendarios de … Continue reading «Módulo de calendario de Python | método setfirstweekday()»
Escrito por un ingeniero de Google, sublime text es un IDE multiplataforma desarrollado en C++ y Python. Tiene soporte básico incorporado para Python. El texto sublime es rápido y puede personalizar este editor según sus necesidades para crear un entorno de desarrollo de Python completo. Puede instalar paquetes como depuración, finalización automática, pelusa de código, … Continue reading «¿Cómo configurar Sublime Text 3 para Python en Windows?»
En este artículo, veremos cómo podemos establecer la imagen de fondo en el botón hacia abajo del cuadro giratorio para sus diversos estados. El cuadro giratorio tiene dos hijos, uno es la edición de línea y el otro es el botón arriba y abajo. El botón Abajo se usa para disminuir el valor del cuadro … Continue reading «PyQt5 QSpinBox: agregar una imagen de fondo al botón de abajo para varios estados»
Un modelo de Django es la característica incorporada que utiliza Django para crear tablas, sus campos y varias restricciones. En resumen, Django Models es el SQL de la base de datos que se usa con Django. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es complejo e implica muchas consultas diferentes para crear, eliminar, actualizar o cualquier otra … Continue reading «Modelos Django – Part 2»
Requisitos previos: agrupación en clústeres de DBSCAN OPTICS Clustering significa Puntos de pedido para identificar la estructura del clúster . Se inspira en el algoritmo de agrupamiento DBSCAN. Agrega dos términos más a los conceptos de agrupación en clústeres de DBSCAN. Están:- Distancia al núcleo: Es el valor mínimo de radio requerido para clasificar un … Continue reading «ML | Explicación de agrupamiento de OPTICS»
El módulo Python de Selenium está diseñado para realizar pruebas automatizadas con Python. Los enlaces de Selenium Python proporcionan una API simple para escribir pruebas funcionales/de aceptación utilizando Selenium WebDriver. Para abrir una página web usando Selenium Python, consulte – Navegación de enlaces usando el método get – Selenium Python . El simple hecho de … Continue reading «Agregar y eliminar cookies en Selenium Python»
En este artículo, aprenderemos cómo usar Python Regex para validar el nombre usando IGNORECASE. re.IGNORECASE : Este indicador permite la coincidencia entre mayúsculas y minúsculas de la expresión regular con la string dada, es decir, expresiones como [A-Z]también coincidirán con letras minúsculas. Generalmente, se pasa como un argumento opcional a re.compile(). Consideremos un ejemplo de … Continue reading «Validación de nombres usando IGNORECASE en Python Regex»
En el programa Numpy, podemos calcular la correlación cruzada de dos arrays dadas con la ayuda de correlacionar(). En este primer parámetro y el segundo parámetro pasan las arrays dadas, devolverá la correlación cruzada de dos arrays dadas. Sintaxis: numpy.correlate(a, v, modo = ‘válido’) Parámetros: a, v: [array_like] Secuencias de entrada. modo: [{‘válido’, ‘igual’, ‘completo’}, … Continue reading «¿Cómo calcular la correlación cruzada de dos arrays NumPy dadas?»