Entendiendo Python Pickling con ejemplo

Requisito previo: módulo de pepinillos El módulo pickle de Python se utiliza para serializar y deserializar una estructura de objetos de Python. Cualquier objeto en Python se puede decapar para que se pueda guardar en el disco. Lo que hace pickle es que primero «serializa» el objeto antes de escribirlo en el archivo. El decapado … Continue reading «Entendiendo Python Pickling con ejemplo»

marshal — Serialización interna de objetos de Python

Serializar un dato significa convertirlo en una string de bytes y luego reconstruirlo a partir de dicha string. Si los datos están compuestos en su totalidad por objetos fundamentales de Python, la forma más rápida de serializar los datos es mediante el uso del módulo marshal (para las clases definidas por el usuario, se debe … Continue reading «marshal — Serialización interna de objetos de Python»

Función ordenada() en Python

La función Python sorted() devuelve una lista ordenada del objeto iterable. Sorted() ordena cualquier secuencia (lista, tupla) y siempre devuelve una lista con los elementos ordenados, sin modificar la secuencia original. Sintaxis: sorted(iterable, key, reverse) Parámetros: sorted toma tres parámetros de los cuales dos son opcionales.  Iterable: secuencia (lista, tupla, string) o colección (diccionario, conjunto, … Continue reading «Función ordenada() en Python»

Python | función ldexp()

ldexp()La función es una de las funciones de la biblioteca matemática estándar en Python, que devuelve x * (2**i) . Esto también se llama función inversa de Python frexp(). Sintaxis: matemáticas.ldexp(x, i) Parámetros: x : Cualquier número válido (+ve o -ve) i : Cualquier número válido (+ve o -ve) Devuelve: Devuelve el valor de x … Continue reading «Python | función ldexp()»

ML | sklearn.linear_model.LinearRegression() en Python

Esta es la regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios de sklearn.linear_module. Sintaxis: sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1): Parámetros: fit_intercept : [boolean, Default is True] Si se calcula la intersección para el modelo. normalizar: [booleano, el valor predeterminado es falso] Normalización antes de la regresión. copy_X: [booleano, el valor predeterminado es verdadero] Si es verdadero, se sobrescribe … Continue reading «ML | sklearn.linear_model.LinearRegression() en Python»

copyreg — Registre las funciones de soporte de pickle

El módulo copyreg define funciones que se utilizan para decapar objetos específicos mientras se decapan o copian. Este módulo proporciona información de configuración sobre constructores de objetos (pueden ser funciones de fábrica o instancias de clase) que no son clases. copyreg.constructor(objeto) Esta función se usa para declarar un objeto como un constructor válido. Un objeto … Continue reading «copyreg — Registre las funciones de soporte de pickle»

Python | función fmod()

fmod()La función es una de las funciones de la biblioteca matemática estándar en Python, que se utiliza para calcular el Módulo de los argumentos dados especificados. Sintaxis: matemáticas.fmod( x, y ) Parámetros: x cualquier número válido (positivo o negativo). y cualquier número válido (positivo o negativo). Devuelve: Devuelve un valor de número de punto flotante … Continue reading «Python | función fmod()»

Biblioteca Faker de Python

Faker es un paquete de Python que genera datos falsos para ti. Instalación: Vínculo de ayuda Abra el comando de solicitud de Anaconda para instalar: conda install -c conda-forge faker Importar paquete from faker import Faker Faker tiene la capacidad de imprimir/obtener una gran cantidad de datos falsos diferentes, por ejemplo, puede imprimir un nombre, … Continue reading «Biblioteca Faker de Python»