பைதான் சீபார்ன் பயிற்சி: சீபார்ன் என்றால் என்ன, அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?

பைதான் பல சக்திவாய்ந்த நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் களஞ்சியமாகும். அவற்றில், உள்ளது சீபார்ன், இது ஒரு மேலாதிக்கம் தரவு காட்சிப்படுத்தல் நூலகம், புரோகிராமர்கள் முடிக்க மற்றொரு காரணத்தை அளிக்கிறது . இந்த பைதான் சீபார்ன் டுடோரியலில், நீங்கள் சீபார்னைப் பயன்படுத்தி தரவு காட்சிப்படுத்தலின் அனைத்து சாமர்த்தியங்களையும் சாய்த்துக் கொண்டிருப்பீர்கள்.

நகரும் முன், இந்த கட்டுரையில் உள்ள அனைத்து விவாத தலைப்புகளையும் பார்ப்போம்:

• சீபார்ன் ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?
  • பைதான் சீபார்ன் Vs மேட்லோட்லிப்
• கடற்புலியை எவ்வாறு நிறுவுவது?
• பைதான் சீபார்ன் சார்புகளை நிறுவுதல்
• கடற்படை சதி செயல்பாடுகள்
  • புள்ளிவிவர உறவுகளை காட்சிப்படுத்துதல்
  • வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுடன் திட்டமிடல்
  • தரவுத்தொகுப்பின் விநியோகத்தைக் காட்சிப்படுத்துதல்
• பல சதி கட்டங்கள்
• கதை-அழகியல்
  • பைதான் சீபார்ன் படம் அழகியல்
  • பைதான் சீபார்ன் வண்ணத் தட்டுகள்

எனவே பைதான் சீபார்னின் முக்கியத்துவத்தை நியாயப்படுத்துவதன் மூலம் முதலில் ஆரம்பிக்கலாம்.

பைதான் சீபார்னை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?

முன்னர் குறிப்பிட்டபடி, தரவு காட்சிப்படுத்தலின் சவாலான பணியை எளிதாக்க பைதான் சீபார்ன் நூலகம் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அது அதன் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது . பின்வரும் செயல்பாடுகள் மூலம் புள்ளிவிவர கிராபிக்ஸ் உருவாக்க சீபார்ன் அனுமதிக்கிறது:

• பலவற்றுக்கு இடையில் ஒப்பிடுவதை அனுமதிக்கும் தரவுத்தொகுப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு API மாறிகள்

• சிக்கலான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவதை எளிதாக்கும் பல-சதி கட்டங்களை ஆதரிக்கிறது

• தரவின் துணைக்குழுக்களுக்கு இடையில் ஒப்பிட்டுப் பார்க்க ஒரே மாதிரியான மற்றும் பிவாரேட் காட்சிப்படுத்தல் கிடைக்கிறது

  
  
  

• பல்வேறு வகையான வடிவங்களை வெளிப்படுத்த வெவ்வேறு வண்ணத் தட்டுகளின் கிடைக்கும் தன்மை

• மதிப்பீடுகள் மற்றும் அடுக்கு தானாக

எனவே, உங்களிடம் ஏற்கனவே மேட்லோட்லிப் இருக்கும்போது ஏன் சீபார்னைப் பயன்படுத்துவது என்று நீங்கள் யோசித்துக்கொண்டிருந்தால், அதற்கான பதில் இங்கே.

பைதான் சீபார்ன் Vs மேட்லோட்லிப்:

“மேட்லோட்லிப்“ எளிதான விஷயங்களை எளிதான மற்றும் கடினமான விஷயங்களை சாத்தியமாக்க முயன்றால் ”, கடற்படை நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட கடினமான விஷயங்களை எளிதாக்க முயற்சிக்கிறது” - மைக்கேல் வாஸ்கோம் (சீபார்ன் உருவாக்கியவர்).
உண்மையில், மேட்லோட்லிப் நல்லது, ஆனால் சீபார்ன் சிறந்தது. சீபார்ன் சரிசெய்யும் மேட்லோட்லிப்பின் அடிப்படையில் இரண்டு குறைபாடுகள் உள்ளன:

1. மேட்லோட்லிப் தனிப்பயனாக்கப்படலாம், ஆனால் அடுக்குகளை மிகவும் கவர்ச்சிகரமானதாக மாற்றுவதற்கு என்ன அமைப்புகள் தேவை என்பதைக் கண்டுபிடிப்பது கடினம். மறுபுறம், சீபார்ன் இந்த சிக்கலை தீர்க்க ஏராளமான தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கருப்பொருள்கள் மற்றும் உயர் மட்ட இடைமுகங்களுடன் வருகிறது.

2. உடன் பணிபுரியும் போது பாண்டர்கள் , டேட்டாஃப்ரேம்களைக் கையாளும் போது மேட்லோட்லிப் சிறப்பாக செயல்படாது, அதே நேரத்தில் சீபார்ன் செயல்பாடுகள் டேட்டாஃப்ரேம்களில் வேலை செய்கின்றன.

சீபார்னை எவ்வாறு நிறுவுவது?

பைதான் சீபார்ன் நூலகத்தை நிறுவ, நீங்கள் பயன்படுத்தும் தளத்தின் அடிப்படையில் பின்வரும் கட்டளைகளைப் பயன்படுத்தலாம்:

குழாய் நிறுவு கடற்பாசி

அல்லது

conda install seaborn

இது நிறுவப்பட்டதும், கடற்புலியைச் சார்ந்திருக்கும் தொகுப்புகள் மற்றும் நூலகங்களை நிறுவ உறுதிப்படுத்தவும்.

பைதான் கடலோர சார்புகளை நிறுவுதல்:

கடற்புலிக்கு கட்டாய சார்புநிலைகள்:

• பாண்டர்கள்

பரிந்துரைக்கப்பட்ட ஒரு சார்பு உள்ளது:

• மாநில மாதிரிகள்

இந்த நூலகங்களை நிறுவ, சீபார்னுக்கு முன்பு காட்டிய அதே கட்டளைகளை அந்தந்த பெயர்களுடன் பயன்படுத்தலாம். நிறுவப்பட்டதும், அவற்றை எளிதாக இறக்குமதி செய்யலாம். எந்த தரவுத்தொகுப்பையும் ஏற்றுவதற்கு சீபார்ன் உங்களை அனுமதிக்கிறது பயன்படுத்தி சுமை_ தரவுத்தொகுப்பு () செயல்பாடு. Get_dataset_names () செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி கிடைக்கக்கூடிய அனைத்து தரவுத்தொகுப்புகளையும் பின்வருமாறு பார்க்கலாம்:

உதாரணமாக:

கடற்புலியை sns sns.get_dataset_names () ஆக இறக்குமதி செய்க

இது கிடைக்கக்கூடிய அனைத்து தரவுத்தொகுப்புகளின் பட்டியலையும் வழங்கும்.
இப்போது நீங்கள் கடற்புலியுடன் பணிபுரிய உங்கள் சூழலை அமைத்துள்ளீர்கள், இது எவ்வாறு சதித்திட்ட செயல்பாடுகளை பயன்படுத்துவது என்பதைப் பார்ப்பதற்கு மேலும் செல்லலாம் .

கடற்படை சதி செயல்பாடுகள்

புள்ளிவிவர உறவுகளை காட்சிப்படுத்துதல்:

தரவுத்தொகுப்பின் மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான செயல்முறை மற்றும் இந்த உறவுகள் மற்ற மாறிகளை எவ்வாறு சார்ந்துள்ளது என்பது புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு என அழைக்கப்படுகிறது. இதற்குத் தேவையான செயல்பாடுகளை இப்போது ஆழமாகப் பார்ப்போம்:

relplot ():

இது ஒரு புள்ளிவிவர-நிலை-செயல்பாடு ஆகும், இது புள்ளிவிவர உறவுகளை காட்சிப்படுத்த இரண்டு பிற அச்சு செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகிறது:

• சிதறல் ()
• lineplot ()

இந்த செயல்பாடுகளை relplot () இன் ‘வகையான’ அளவுருவைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிடலாம். இந்த அளவுரு வழங்கப்பட்டால், அது இயல்புநிலையை எடுக்கும், இது சிதறல் பிளாட் () ஆகும். உங்கள் குறியீட்டை எழுதத் தொடங்குவதற்கு முன், தேவையான நூலகங்களை பின்வருமாறு இறக்குமதி செய்வதை உறுதிசெய்க:

எண் எண்ணை np இறக்குமதி பாண்டாக்களாக pd இறக்குமதி matplotlib.pyplot என plt import seaborn as sns sns.set (style = 'darkgrid')

பாணி பண்புக்கூறு தனிப்பயனாக்கக்கூடியது என்பதையும், டார்க்ரிட், உண்ணி போன்ற எந்தவொரு மதிப்பையும் எடுக்கலாம் என்பதையும் நினைவில் கொள்க, பின்னர் நான் சதி-அழகியல் பிரிவில் விவாதிப்பேன். இப்போது ஒரு சிறிய உதாரணத்தைப் பார்ப்போம்:

உதாரணமாக:

f = sns.load_dataset ('விமானங்கள்') sns.relplot (x = 'பயணிகள்', y = 'மாதம்', தரவு = f)

வெளியீடு:

நீங்கள் பார்க்க முடியும் என, புள்ளிகள் 2 பரிமாணங்களில் திட்டமிடப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், ‘சாயல்’ சொற்பொருளைப் பயன்படுத்தி மற்றொரு பரிமாணத்தை நீங்கள் சேர்க்கலாம். அதற்கான உதாரணத்தைப் பார்ப்போம்:

உதாரணமாக:

f = sns.load_dataset ('விமானங்கள்') sns.relplot (x = 'பயணிகள்', y = 'மாதம்', சாயல் = 'ஆண்டு', தரவு = f)

பின்வரும் வெளியீட்டை நீங்கள் காண்பீர்கள்:

வெளியீடு:

இருப்பினும், வண்ணங்கள், பாணிகள், அளவு போன்ற பல தனிப்பயனாக்கங்களை நீங்கள் முயற்சி செய்யலாம். பின்வரும் எடுத்துக்காட்டில் வண்ணத்தை எவ்வாறு மாற்றலாம் என்பதைக் காண்பிப்பேன்:

உதாரணமாக:

விண்டோஸ் 7 இல் php ஐ எவ்வாறு நிறுவுவது

sns.set (style = 'darkgrid') f = sns.load_dataset ('விமானங்கள்') sns.relplot (x = 'பயணிகள்', y = 'மாதம்', சாயல் = 'ஆண்டு', தட்டு = 'ch: r = - .5, எல் = .75 ', தரவு = எஃப்)

வெளியீடு:

lineplot ():

இந்த செயல்பாடு உங்கள் தரவிற்கான தொடர்ச்சியான கோட்டை வரைய உங்களை அனுமதிக்கும். பின்வருமாறு ‘வகையான’ அளவுருவை மாற்றுவதன் மூலம் இந்த செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தலாம்:

உதாரணமாக:

a = pd.DataFrame (Day 'நாள்': [1,2,3,4,5,6,7], 'மளிகை': [30,80,45,23,51,46,76], 'உடைகள்' : [13,40,34,23,54,67,98], 'பாத்திரங்கள்': [12,32,27,56,87,54,34]}, குறியீட்டு = [1,2,3,4,5 , 6,7]) g = sns.relplot (x = 'Day', y = 'Clothes', kind = 'line', data = a) g.fig.autofmt_xdate ()

வெளியீடு:

லைன்ப்ளாட்டின் இயல்புநிலை x இன் செயல்பாடாக y ஆகும். இருப்பினும், நீங்கள் அவ்வாறு செய்ய விரும்பினால் அதை மாற்றலாம். இன்னும் பல விருப்பங்கள் உள்ளன, அவற்றை நீங்கள் மேலும் முயற்சி செய்யலாம்.

இப்போது திட்டவட்டமான தரவை எவ்வாறு திட்டமிடுவது என்று பார்ப்போம்.

வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுடன் திட்டமிடல்:

எங்கள் முக்கிய மாறி மேலும் தனித்தனி குழுக்களாக (வகைப்படுத்தப்பட்ட) பிரிக்கப்படும்போது இந்த அணுகுமுறை படத்தில் வருகிறது. Catplot () செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி இதை அடையலாம்.

catplot ():

இது relplot () போன்ற எண்ணிக்கை-நிலை-செயல்பாடு. இது அச்சு நிலை செயல்பாடுகளின் மூன்று குடும்பங்களால் வகைப்படுத்தப்படலாம்:

1. சிதறல்கள் - இதில் ஸ்ட்ரிப்லாட் (), ஸ்வர்ம்ப்ளாட் ()

2. விநியோகத் திட்டங்கள் - அவை பாக்ஸ் பிளாட் (), வயலின் ப்ளாட் (), பாக்ஸென்ப்ளாட் ()

3. மதிப்பீட்டு புள்ளிகள் - அதாவது பாயிண்ட் பிளாட் (), பார்ப்லாட் (), கவுண்ட்ப்ளாட் ()

இதை நிரூபிக்க இப்போது சில எடுத்துக்காட்டுகளை எடுத்துக்கொள்வோம்:

உதாரணமாக:

கடற்புலியை sns ஆக இறக்குமதி செய் தரவு = அ)

வெளியீடு:

நீங்கள் பார்க்க முடியும் என, மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில் நான் ‘வகையான’ அளவுருவை அமைக்கவில்லை. எனவே இது வரைபடத்தை இயல்புநிலை சிதறலாக மாற்றியுள்ளது. வரைபடத்தை தேவைக்கேற்ப மாற்ற நீங்கள் எந்த அச்சு நிலை செயல்பாட்டையும் குறிப்பிடலாம். இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு எடுத்துக்கொள்வோம்:

உதாரணமாக:

கடற்புலியை sns ஆக இறக்குமதி செய் kind = 'வயலின்', தரவு = a)

வெளியீடு:

மேலே உள்ள வெளியீடு குறிப்புகள் தரவுத்தொகுப்பிற்கான வயலின் பிளாட்டைக் காட்டுகிறது. இப்போது ஒரு தரவுத்தொகுப்பின் விநியோகத்தை எவ்வாறு காட்சிப்படுத்துவது என்பதைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிப்போம்.

தரவுத்தொகுப்பின் விநியோகத்தைக் காட்சிப்படுத்துதல்:

இது அடிப்படையில் தரவுத்தொகுப்புகளை சூழலுடன் புரிந்துகொள்வது அல்லது ஒற்றுமையற்றது. இதைத் தொடங்குவதற்கு முன், பின்வருவனவற்றை இறக்குமதி செய்யுங்கள்:

இறக்குமதி எண்ணை np இறக்குமதி பாண்டாக்களாக pd இறக்குமதி கடற்புலியாக sns இறக்குமதி matplotlib.pyplot ஐ scipy இறக்குமதி புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து plt ஆக sns.set (color_codes = உண்மை)

இது முடிந்ததும், நீங்கள் ஒற்றுமையற்ற மற்றும் இருவகையான விநியோகங்களைத் தொடரலாம்.

ஒற்றுமையற்ற விநியோகங்களைத் திட்டமிடுதல்:

அவற்றைத் திட்டமிட, நீங்கள் டிஸ்ப்ளாட் () செயல்பாட்டை பின்வருமாறு பயன்படுத்தலாம்:

உதாரணமாக:

a = np.random.normal (loc = 5, size = 100, scale = 2) sns.distplot (a)

வெளியீடு:

மேலேயுள்ள எடுத்துக்காட்டில் நீங்கள் காணக்கூடியது போல, மாறிக்கான ஒரு வரைபடத்தை நாங்கள் வகுத்துள்ளோம், அதன் மதிப்புகள் டிஸ்ப்ளாட்டைப் பயன்படுத்தி இயல்பான () செயல்பாட்டால் உருவாக்கப்படுகின்றன.

பிவாரேட் விநியோகங்களைத் திட்டமிடுதல்:

உங்களிடம் இரண்டு சீரற்ற சுயாதீன மாறிகள் இருக்கும்போது இது சில சாத்தியமான நிகழ்வுகளின் விளைவாக படத்திற்கு வருகிறது. இந்த வகை வரைபடங்களைத் திட்டமிடுவதற்கான சிறந்த செயல்பாடு கூட்டுப் பிரிவு () ஆகும். இப்போது கூட்டுப் () ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு பிவாரேட் வரைபடத்தைத் திட்டமிடுவோம்.

உதாரணமாக:

x = pd.DataFrame (Day 'நாள்': [1,2,3,4,5,6,7], 'மளிகை': [30,80,45,23,51,46,76], 'உடைகள்' : [13,40,34,23,54,67,98], 'பாத்திரங்கள்': [12,32,27,56,87,54,34]}, குறியீட்டு = [1,2,3,4,5 , 6,7]) y = pd.DataFrame (Day 'நாள்': [8,9,10,11,12,13,14], 'மளிகை': [30,80,45,23,51,46, 76], 'உடைகள்': [13,40,34,23,54,67,98], 'பாத்திரங்கள்': [12,32,27,56,87,54,34]}, குறியீட்டு = [8,9 , 10,11,12,13,14]) சராசரி, கோவ் = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)] தரவு = np.random.multivariate_normal (சராசரி, கோவ், 200 ) உடன் sns.axes_style ('வெள்ளை'): sns.jointplot (x = x, y = y, kind = 'kde', color = 'b')

வெளியீடு:

பைத்தான் சீபார்னில் உள்ள பல்வேறு செயல்பாடுகளை இப்போது நீங்கள் புரிந்துகொண்டுள்ளீர்கள், கட்டமைக்கப்பட்ட பல-சதி கட்டங்களை உருவாக்குவதற்கு செல்லலாம்.

மல்டி-ப்ளாட் கட்டங்கள்:

பைதான் சீபார்ன் பல கட்டங்களை அருகருகே திட்டமிட உங்களை அனுமதிக்கிறது. இவை அடிப்படையில் அடுக்கு அல்லது வரைபடங்கள், அவற்றுக்கு இடையேயான ஒப்பீட்டிற்கு உதவ ஒரே அளவு மற்றும் அச்சுகளைப் பயன்படுத்தி திட்டமிடப்பட்டுள்ளன. இதையொட்டி, புரோகிராமருக்கு அடுக்குகளை விரைவாக வேறுபடுத்தி பெரிய அளவிலான தகவல்களைப் பெற உதவுகிறது.

இந்த வரைபடங்களைத் திட்டமிட முகநூல் () செயல்பாட்டின் பின்வரும் எடுத்துக்காட்டைக் கவனியுங்கள்.

உதாரணமாக:

sns.set (style = 'darkgrid') a = sns.load_dataset ('iris') b = sns.FacetGrid (a, col = 'species') b.map (plt.hist, 'sepal_length')

வெளியீடு:

மேற்கண்ட வெளியீடு மதிய உணவு மற்றும் இரவு உணவின் போது கொடுக்கப்பட்ட உதவிக்குறிப்புகளுக்கு இடையிலான ஒப்பீட்டை தெளிவாகக் காட்டுகிறது. ஒப்பிடுவதற்கு உங்களிடம் ஒரு ஜோடி மாறிகள் இருக்கும்போது நீங்கள் PairGrid செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி சதி செய்யலாம். பின்வரும் உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள்.

உதாரணமாக:

sns.set (நடை = 'உண்ணி') a = sns.load_dataset ('விமானங்கள்') b = sns.PairGrid (a) b.map (plt.scatter)

வெளியீடு:

நீங்கள் பார்க்க முடியும் என, மேலே உள்ள வெளியீடு ஆண்டு மற்றும் பயணிகளின் எண்ணிக்கையை வெவ்வேறு வழிகளில் தெளிவாக ஒப்பிடுகிறது.

மேலும் விவாதிக்கப்படும் அழகியல் தொடர்பான தனிப்பயனாக்கங்களை சீபார்ன் அனுமதிக்கிறது.

கதை-அழகியல்:

பைதான் சீபார்ன் டுடோரியலின் இந்த பிரிவு எங்கள் அடுக்குகளை மிகவும் கவர்ச்சிகரமானதாகவும் மகிழ்ச்சிகரமானதாகவும் ஆக்குகிறது.

பைதான் சீபார்ன் படம்-அழகியல்:

நான் விவாதிக்கும் முதல் செயல்பாடு அமைக்கப்பட்டுள்ளது (). இந்த செயல்பாட்டின் ‘நடை’ அளவுருவை நான் இதற்கு முன்பு பயன்படுத்துகிறேன். இந்த அளவுரு அடிப்படையில் கடல்வழி கருப்பொருள்களைக் கையாள்கிறது. தற்போது, ​​அவற்றில் ஐந்து டார்க்ரிட், உண்ணி, ஒயிட் கிரிட், வெள்ளை மற்றும் இருண்ட உள்ளன.

வெள்ளை கருப்பொருளை நிரூபிக்கும் பின்வரும் எடுத்துக்காட்டைக் கவனியுங்கள்.

உதாரணமாக:

கடற்புலியை sns ஆக இறக்குமதி செய் தரவு = அ)

வெளியீடு:

மேலே உள்ள வெளியீட்டில், தீம் வெள்ளை நிறமாக மாற்றப்படுவதை நீங்கள் கவனிக்கலாம். மற்ற கருப்பொருள்களையும் பயன்படுத்தி அவற்றை மேலும் ஆராயலாம். முந்தைய வெளியீட்டில் நீங்கள் கவனித்தால், வரைபடத்தைச் சுற்றி அச்சுகள் உள்ளன. இருப்பினும், இது டெஸ்பைன் () செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி தனிப்பயனாக்கக்கூடியது. கீழே உள்ள உதாரணத்தைப் பாருங்கள்.

உதாரணமாக:

கடற்புலியை sns ஆக இறக்குமதி செய் data = a) sns.despine (ஆஃப்செட் = 10, டிரிம் = உண்மை)

வெளியீடு:



முந்தைய இரண்டு வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் கவனியுங்கள். இருப்பினும், உங்களுக்காக ஆராயக்கூடிய பல விருப்பங்கள் உள்ளன.

பைதான் சீபார்ன் வண்ண-தட்டுகள்:

வண்ணம் என்பது அடிப்படையில் வேறு எந்த அம்சத்திற்கும் அப்பால் மனித கண்களை அணுகும் அம்சமாகும். கலர்_பாலெட் (), எச்.எல்.எஸ்_பாலெட் (), ஹஸ்ல்_பாலெட் () போன்ற பல்வேறு செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி வண்ணங்களுடன் விளையாட சீபார்ன் உங்களை அனுமதிக்கிறது. தற்போது கடற்பரப்பில் இருக்கும் வண்ணங்களைப் பாருங்கள்.

உதாரணமாக:

எண் எண்ணை np இறக்குமதி கடற்புலியாக sns இறக்குமதி matplotlib.pyplot என plt sns.set () presentcolors = sns.color_palette () sns.palplot (presentcolors)

வெளியீடு:

CSS மற்றும் css3 க்கு இடையிலான வேறுபாடு

மேற்கண்ட படம் கடற்பகுதிக்குள் இருக்கும் வண்ணங்களைக் காட்டுகிறது. நான் அதை palplot () செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி செய்துள்ளேன். ஆழமான மாறுபாடுகளுக்கு, நீங்கள் hls_palette (), husl_palette () போன்றவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.

இது பைதான் சீபார்ன் டுடோரியலின் முடிவுக்கு நம்மை அழைத்துச் செல்கிறது. நீங்கள் எல்லாவற்றையும் தெளிவாக புரிந்து கொண்டீர்கள் என்று நம்புகிறேன். முடிந்தவரை பயிற்சி செய்வதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள் .

எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? இந்த “பைதான் சீபார்ன் டுடோரியல்” வலைப்பதிவின் கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், விரைவில் நாங்கள் உங்களைத் தொடர்புகொள்வோம்.

பைத்தானில் அதன் பல்வேறு பயன்பாடுகளுடன் ஆழமான அறிவைப் பெற, நீங்கள் நேரலைக்கு பதிவு செய்யலாம் 24/7 ஆதரவு மற்றும் வாழ்நாள் அணுகலுடன்.