June 2023 1 33 Report
Bonjour est ce que quelqu'un peut m'aider s'il-vous-plait ?
Créer un répertoire programmes, et dedans créer un fichier bonjour.py dont le contenu est le suivant :
from time import sleep
prenom = input("Saisi ton prénom : ")
print("Bonjour ", prenom)
sleep(5)
Rendre le fichier exécutable pour vous. Donner la commande à saisir.
Vérifier quelle est la version de Python dans /usr/bin. Vous constaterez qu’un « ls » donne trop de résultats. On
utilise alors ls py* pour trouver tous les fichiers dont le nom commence par py (et est suivi de n’importe quoi
d’autre).
Quelle est la commande pour lancer le programme ?
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Bonjour, j'ai unn TD de SI à faire et j'ai vraiment du mal à commencer... Est-ce-que quelqu'un peu m'aider à repondre à la question 1 ? Merci beaucoup d'avance.
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Bonjour, je m'excuse d'avance pour la longueur de cette question, mais est-ce-que quelqu'un pourrait m'aider? Ci-dessous, on donne un échantillon constitué de 30 éléments réparti en 3 classes (les cercles en rouge, les losanges en vert et les croix en bleu) selon 2 critères (2 dimensions : et ). On cherche à classifier l’élément représenté en violet. (voir l'image en pièce jointe) 1/ Sur un papier, rappeler la formule mathématique correspondant à la distance euclidienne entre 2 points A et B de coordonnées respectives (x1, x2) et (y1, y2) Note : Cette formule se généralise à n dimensions, on a donc pour 2 points A(x1, x2, ...., xn) et , B(y1, y2, ...yn) (voir l'image de la formue en pièce jointe) 2/ Implémenter en Python la « nouvelle » fonction permettant de calculer la distance euclidienne entre 2 points possédant n critères. On pourra prendre ces critères (réels) comme une liste possédant n éléments de type réel. Cette fonction prendra donc en paramètre 2 listes : les critères du 1er élément et les critères du 2eme élément. 3/ Que doit-on changer dans les fonctions Kvoisins et PredireLaClasse (implémentées dans l’activité n°2) pour s’adapter à une liste d’éléments possédant plusieurs critères ? Note : On prendra par exemple pour les éléments de coordonnées (1.0, 1.0), (2.0, 1.0) et (8.0, 6.0) de classe respective ‘Cercle’, ‘Cercle’ et ‘Croix’, l’implémentation suivante : Element = [ [1.0, 1.0], [2.0, 1.0], [8.0, 6.0] ] Classe = [ ‘Cercle’, ‘Cercle’, ‘Croix’] 4/ Implémenter la solution permettant de résoudre notre problème initial. Par exemple: Test Résultat elements = [[1.0, 1.0], [1.0, 4.0], [2.0, 3.0], [2.0, 2.0], [2.0, 5.0], [3.0, 4.0], [3.0, 3.0], [4.0, 3.0], [3.0, 2.0], [2.0, 1.0], [7.0, 6.0], [8.0, 6.0], [9.0, 5.0], [9.0, 6.0], [9.0, 7.0], [9.0, 8.0], [9.0, 9.0], [10.0, 8.0], [10.0, 7.0], [11.0, 7.0], [10.0, 6.0], [15.0, 8.0], [16.0, 8.0], [15.0, 9.0], [14.0, 7.0], [13.0, 10.0], [13.0, 8.0], [13.0, 9.0], [13.0, 7.0], [14.0, 8.0]] Classes = ['Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle', 'Cercle','Cercle', 'Cercle', 'Cercle','Cercle', 'Losange', 'Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange','Losange', 'Losange', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix', 'Croix' ] nouvel_element = [5.0, 6.0] k = 1 lst_voisins = Kvoisins(elements, k, nouvel_element) print("La classe d'appartenance prédite de l'élément d'abscis
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Bonjour, est-ce que quelqu'un pourrait m'aider à corriger mon code (je sais que c'est problablement la dernière fonction qui est pleine de fautes...). Il s'agit d'un chapitre de NSI sur le learning machine, et ceci est el code pour l'algoritme des "K plus proches voisins". J'en ai vraiment besoin merci d'avance ! def Kvoisins(L,k,nouvel_element): ListDistIndice = [] for i in range (0, len(L)-1): D = Distance(nouvel_element,i) ListeDistIndice.append[D,i] ListeDistIndice.sort Voisins = [] for i in range (O, k-1): Voisins.append[ListeDistIndice[i][1]] return(Voisins) def Distance(Abcisses): return abs(Abcisses) def PredireLaClasse(LindiceV, Classe): Dico_decompte = {} Presence = 'Classe[v]' in Dico_decompte for v in LindiceV: if Presence == True: Classe[v] = Classe[v] + 1 else: Dico_decompte['Classe[v]']='1' val_max = 0 classe_max = "" for val in Dico_decompte.value: if val > val_max: val_max = val classe_max = val return classe_max Abscisses = [0.5, 1.0, 2.0, 3.7, 5.1, 6.0, 7.0] Classes = ['C', 'L', 'L', 'C', 'C', 'L', 'L'] nouvel_element = 3.0 k = 3 lst_voisins = Kvoisins(Abscisses, k, nouvel_element) print("La classe d'appartenance prédite de l'élément d'abscisse",nouvel_element,"est",PredireLaClasse(lst_voisins, Classes ))
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Bonjour, est-ce que quelqu'un pourrait m'aider à corriger mon code (je sais que c'est problablement la dernière fonction qui est pleine de fautes...). Il s'agit d'un chapitre de NSI sur le learning machine, et ceci est el code pour l'algoritme des "K plus proches voisins". J'en ai vraiment besoin merci d'avance !
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Bonjour, pourriez-vous m'aidez pour la question 3 de cette exercice (c'est pour un DM que je doit rendre bientôt) ? Je vous ait mit en pièce jointe l'énoncé ET un partie de la question 1 et la question 2 que j'ai réalisée pour vous aider dans vos explication...
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S'il vous plait je doit rendre ce DM demain et j'y arrive vraiment pas... Pouvez-vous m'aider ? (l'énoncer est en pièce jointe...) Merci beaucoup d'avance.
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Bonjour, je suis désolée quelqu'un pourrai m'expliquer comment convertire 234,22 en binaire virgule flottante ? Merci beaucoup ...
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Bonjour, quelqu'un pourrait m'aider svp ? Ecrire une fonction MinMaxMoy(lst) admettant une liste de nombres réels comme argument et renvoyant 3-uplets constitué de la valeur minimale, de la valeur maximale et de la valeur moyenne de la liste passée en argument. Par exemple: Test Résultat test = [1,9,7,4,5,6,3,8,2,10] print(MinMaxMoy(test)) (1, 10, 5.5)
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