Преамбула Национальное управление океанических и атмосферных исследований (также известное как NOAA) публикует данные прогноза погоды на 7 дней. В этой публикации я собираюсь показать, как получить данные прогноза погоды на 7 дней в блокнот Python Jupyter из интерфейса приложения NOAA. Оглавление Импорт пакетов Получить координаты почтового индекса API НОАА Получить данные прогноза Ноутбук 1. Импорт пакетов Необходимые пакеты Python: панды plotly.express..

Блокнот Jupyter по умолчанию хранит все файлы в папке документов, которая связана с Onedrive для резервного копирования. Теперь Onedrive предоставляет только 5 ГБ дискового пространства, которое нам может не понравиться, если мы будем заполнять его вещами, связанными с программированием. Итак, вот обходной путь для того же. Шаг 1. Найдите папку с помощью проводника Windows, в которой вы хотите открыть блокнот jyputer. Например, я собираюсь использовать это. Шаг 2. Нажмите на..

Эксперименты НИОКР в области машинного обучения, интерпретируемости, моделей и рабочего процесса обработки данных. Готов к работе в вашем браузере через Binder и с нашими любимыми расширениями Jupyter (блокнот, уведомление и некоторые другие) DevScope/ai-lab Искусственный интеллект и эксперименты с машинным обучением от DevScope — DevScope/ai-lab github.com Примеры экспериментов ШАП Дэш! Пояснения к тире Автоматический запуск..

15 советов, которые помогут повысить вашу продуктивность Независимо от того, являетесь ли вы пользователем Free, Pro или Pro+, мы все любим Colab за ресурсы и простоту обмена, которые он делает доступными для всех нас. Как бы мы ни ненавидели его ограничения, Google заслуживает похвалы за демократизацию глубокого обучения, особенно для студентов из стран, которые в противном случае не имели бы возможности участвовать в этой «новой электрификации» целых отраслей. Вы провели бессчетное..

Ускорьте свои веб-запросы HTTP с помощью библиотеки Asyncio на Python Резюме Это статья об использовании Asynciolibrary для ускорения HTTP-запросов в Python с использованием данных с stats.nba.com. Он предназначен для людей, которые не являются экспертами в Python, но сталкиваются с узкими местами ввода-вывода (I/O) при большом количестве HTTP-запросов (код Python находится в конце статьи или доступен на https://github.com ). /tkpca/Python-Scripts/tree/master/Web%20Requests»)...