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優れたプログラマーになりたいのであれば、数学をしっかりと理解する必要があります。 開発者を支援するために、JavaScriptは数学に基づくさまざまなメソッドを提供します。 結果に代わっていくつかのアクションを実行するために正確な値が必要な場合があります。そのため、Math.ceil（）メソッドを使用します。 JavaScript数学ライブラリには、基本的なものから複雑なものまで、データに対して算術演算を実行するためのすべてのメソッドが含まれています。 この学習ガイドでは、Math.ceil（）メソッドの詳細な概要と、次の学習成果を提供します。 JavaScriptのmath.ceil（）メソッドとは何ですか？ JavaScriptのMath.ceil（）メソッドを使用して数値を四捨五入するにはどうすればよいですか？ JavaScriptのMath.ceil（）メソッドとは何ですか？ JavaScriptでは、math.ceil（）メソッドを使用して小数点以下の数値を四捨五入し、整数（浮動小数点数と比較して次に大きい整数）を出力として返します。 構文： 算数。ceil（（番号/10進数）。 上記の構文では、整数または浮動小数点数のいずれの数値もパラメーターとして指定でき、入力された数値が整数の場合は、そのまま返されます。 JavaScriptでMath.ceil（）メソッドを使用して数値を四捨五入する方法 JavaScriptでは、Math.ceil（）メソッドはパラメーターとして数値を取ります。 数値に小数点がある場合は、その入力に最も近い大きい数値に丸められます。 コード： var b = 算数。ceil（（3.1）。コンソール。ログ（（b）。 このコードでは、Math.ceil（）メソッドが値「3.1」に適用されます。 出力： この出力では、ceil（）メソッドを使用して3.1を正確な値に丸め、ceil（）メソッドを使用して3ではなく4に丸めていることがはっきりとわかります。 Math.ceil（）メソッドは整数でどのように機能しますか？ 通常、Math.ceil（）メソッドは、10進数/浮動小数点数を参照します。 […]

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多くの場合、matplotlibで作成されたプロットのデフォルトのフォントサイズをカスタマイズする必要があります。 ありがたいことに、matplotlibは、フォントサイズの調整など、テキスト操作を幅広くサポートしています。 このガイドを通じて、matplotlibプロットのデフォルトのフォントサイズを管理および微調整する方法を理解できます。 サンプルデータを使用して簡単なプロットを作成することから始めましょう。 plt。プロット（（[1,2,3,4,5]、 ラベル=“赤”、 色=‘赤’）。plt。プロット（（[2,4,6,8,10]、 ラベル=“オレンジ”、 色=‘オレンジ’）。plt。suptitle（（「サンプルプロット」）。plt。xlabel（（‘x軸’）。plt。ylabel（（「y軸」）。plt。伝説（（）。 上記のコードは、タイトル、x軸とy軸のラベル、および参照用の凡例を含む単純な折れ線グラフを生成する必要があります。 結果の図を示します。 サンプルプロットが機能するようになったら、プロットのさまざまな要素のフォントサイズをカスタマイズしましょう。 Matplotlibはすべての要素のサイズをカスタマイズします すべてのプロットとそれに対応する要素のフォントサイズを更新するには、rcParamsパラメーターを使用する必要があります。 rcParamsパラメーターは、matplotlibプロットのさまざまなプロパティを調整するためのさまざまなコンポーネントを備えた辞書です。 すべてのプロットと要素のフォントサイズを20に変更するには、次のコードを実行します。 輸入 matplotlib。ピプロット なので pltplt。rcParams。アップデート（（{{‘フォントサイズ’： 20}）。 上記のコードでは、rcParames.update（）メソッドを使用して「font.size」キーを更新しています。 次に、値をターゲットフォントサイズに渡します。 その後、プロットを再実行すると、変更は次のように反映されます。 rcParamsパラメーターのすべてのキーを表示するには： […]

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TensorFlowは、機械学習と人工知能のための無料のオープンソースライブラリです。 機械学習とAIのプロセスをより直感的で楽しいものにするツールとユーティリティの膨大なコレクションを提供します。 TensorFlowはクロスプラットフォームであり、Linux、macOS、Linux、Android、またはJavaScriptエンジンを実行している任意のマシンにインストールできます。 場合によっては、アプリケーションでTensorFlowを使用しようとすると、「TensorFlowという名前のモジュールがありません」というエラーが発生することがあります。 このガイド全体を通して、このエラーが発生する理由とその解決方法のさまざまなシナリオについて説明します。 TensorFlowという名前のモジュールがないエラーとは何ですか？ その環境に存在しないモジュールをインポートしようとすると、Pythonで「モジュール名なし」エラーが発生します。 たとえば、新しく初期化されたPython環境でTensorFlowモジュールをインポートしようとすると、インタープリターはNo ModuleNamedTensorFlowエラーを返します。 たとえば、venvを使用して単純な仮想環境を作成することから始めます。 fla $ python -m venv sample_env$ sample_env Scripts activate 新しい環境で、Pythonインタープリターを起動し、TensorFlowをインポートします。 $ python>>> 輸入 テンソルフロー 新しい環境にあり、TensorFlowパッケージがインストールされていないため、importステートメントはModuleNotFoundErrorで失敗します。 […]

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このガイドでは、Pythonで「matplotlibという名前のモジュールがありません」エラーが発生する理由と、さまざまな環境でエラーを解決する方法について説明します。 エラーの原因 「ModuleNotFoundError：’matplotlib’という名前のモジュールがありません」エラーは、matplotlibがインストールされていない環境でmatplotlibパッケージをインポートしようとすると発生します。 Matplotlibは、人気があり用途の広いパッケージですが、デフォルトのPythonインストールには含まれていません。 したがって、使用する前にシステムにインストールする必要があります。 WindowsへのMatplotlibのインストール Windowsでは、コマンドに示すようにpipを呼び出すことでmatplotlibをインストールできます。 場合によっては、pipがシステムでグローバルに使用できないことがあります。 このような場合、次のようにPythonモジュールとして直接呼び出すことができます。 $ Python -m ピップ インストール matplotlib LinuxへのMatplotlibのインストール Linuxシステムでは、pipまたはpip3（Pythonのバージョンに応じて）を使用してmatplotlibをインストールできます。 コマンドは次のとおりです。 $ sudo ピップ インストール matplotlib$ sudo pip3 […]

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NPMまたはNodePackageManagerは、JavaScript開発者がパッケージをダウンロード、インストール、アンインストール、および更新するのに役立つ素晴らしいツールです。 NPMは、パッケージを簡単に検索および管理するのに役立つ最大のJavaScriptレジストリの1つを保持しています。 このチュートリアルでは、「NPMコマンドが見つかりません」というエラーが発生したときに試すことができる解決策について説明します。 このエラーの原因は何ですか？ ほとんどの場合、このタイプのエラーは、システムがnpmまたはNodeJSがインストールされているパスを見つけられない場合に発生します。 これは、システムにnpmまたはNodeJSがインストールされていないか、バイナリへのPATHを構成していないことが原因である可能性があります。 npmがインストールされていることを確認します このタイプのエラーを解決するための最初のステップは、システムにnpmがインストールされていることを確認することです。 ほとんどの場合、NodeJSはパッケージ化されているため、インストールする必要があるだけです。 NodeJSがインストールされているかどうかを確認するには、次のコマンドを実行します。 NodeJSがシステムにインストールされている場合、上記のコマンドはインストールされたノードバージョンを生成するはずです。 エラーが発生した場合は、システムにインストールされていません。 WindowsへのNodeJSとNPMのインストール WindowsシステムにnpmとNodeJSをインストールするには、ブラウザを開いて以下のリソースに移動します。 https://nodejs.org/en/download/ システムのインストーラーを選択してダウンロードします。 ダウンロードが完了したらインストーラーパッケージを起動し、セットアップウィザードに従います。 [カスタムセットアップ]で、[パスに追加]を選択し、[機能全体がローカルハードドライブにインストールされます]に設定します。 次の手順に従って、[インストール]をクリックしてインストールプロセスを開始します。 ノードとNPMのバージョンを確認してください。 インストールが完了したら、ターミナルウィンドウを開き、次のコマンドを実行します。 上記のコマンドは、インストールされているノードバージョンを返す必要があります 上記はインストールされたnpmバージョンを印刷するはずです。 WindowsはノードとNPMをパスに手動で追加します Windowsでは、nodejsとnpmへのパスがパス変数に追加されていない場合、「npmコマンドが見つかりません」というエラーが発生する可能性があります。 […]

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「このチュートリアルでは、np.where（）関数を使用して複数の条件を指定するために使用できるさまざまなメソッドを学習します。」 方法1– AND演算子を使用したNumPy.where（）複数の条件 NumPyのwhere（）関数を使用すると、特定の条件に一致する特定の配列から要素を選択できます。 デフォルトでは、関数は指定された要素の配列と照合する単一の条件を受け入れます。 特定の配列で複数の条件をチェックする必要がある場合はどうなりますか？ そのために、Pythonの論理演算子を使用してそれを実現できます。 そのような演算子の1つは、＆（AND）演算子です。 where関数内で複数の条件を指定し、それらを＆演算子で追加および結合することができます。 この関数は、指定されたすべての条件を受け取り、すべての条件に一致する要素を返します。 以下に示す例でこれを説明できます。 輸入 numpy なので nparr = np。配列（（[100,120,344,232,343,456,674,637]）。new_arr = arr[np.where((arr>300) & (arr<500))]印刷（（new_arr）。 上記のプログラムでは、整数のセットを保持する配列を作成することから始めます。 次に、新しい配列を作成し、where関数を使用して複数の条件をフィルタリングします。 配列内のいずれかの要素が300より大きく500より小さい場合は、それを新しい配列に追加します。 最後に、結果の配列を出力します。 […]

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Pandasは無料のオープンソースPythonライブラリであり、科学データの操作を容易にする、高速で柔軟性のある表現力豊かなデータ構造を提供します。 Pandasは、Pythonで最も価値のあるデータ分析および操作パッケージの1つです。 Python上に構築されたカスタムデータ構造などの機能を提供します。 この記事では、PandasDataFrame内で列を1つのデータ型からint型に変換する方法について説明します。 パンダのセットアップ 変換操作を実行する方法に飛び込む前に、Python環境でPandasをセットアップする必要があります。 Anacondaインタープリターで基本環境を使用している場合は、Pandaがインストールされている可能性があります。 ただし、Pythonのネイティブインストールでは、手動でインストールする必要があります。 これを行うには、次のコマンドを実行します。 Linuxでは、 $ sudo pip3 インストール パンダ AnacondaまたはMiniconda環境では、コンダを使用してパンダをインストールします。 $ conda インストール パンダ$ sudo コンダ インストール パンダ パンダはサンプルデータフレームを作成します […]

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「SQLLIKE演算子を使用すると、一致するレコードの論理評価を実行できます。 LIKE演算子を使用すると、単一または複数の条件を指定できます。 これにより、指定した条件に一致する列またはレコードの選択、削除、更新などのアクションを実行できます。 これは主に、条件を設定するためのwhere句とペアになっています。 このチュートリアルでは、LIKE句の仕組みと、それを使用して複数の条件を指定する方法について説明します。」 サンプルデータ このチュートリアルでは、最小限のデータで単純なデータベースを使用します。 データを作成するための完全なクエリは次のとおりです。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536 落とす データベース もしも 存在する simple_shop; 作成 データベース simple_shop; 使用する simple_shop; 作成 テーブル 製品 （（ id INT […]

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「Kibanaは、Elasticsearch向けの無料のオープンソース分析および視覚化プラットフォームです。 Elasticsearchデータベースと対話するためのブラウザベースのグラフィカルインターフェイスを提供します。 とてもシンプルで直感的です。 Elasticsearchクラスター内のすべてのインデックスの検索、表示、更新、削除、クエリなどの操作を実行できます。 視覚化に関しては、チャート、表、マップなど、幅広いオプションを提供します。 ただし、ElasticsearchとKibanaは、特に開始時にセットアップと構成が難しいことで悪名高い評判があります。 その結果、Kibanaサーバーにクエリを実行しようとすると、「Kibanaサーバーの準備ができていません」というエラーが発生する場合があります。 このチュートリアルでは、このエラーの原因を分析し、考えられる解決策を示します。」 始めましょう。 「Kibanaはまだ準備ができていません」エラーの原因は何ですか？ Kibanaクラスターに接続しようとしたときにこのエラーが発生する主な理由は5つあります。 これらには以下が含まれます： Elasticsearchサービスが実行されていません Elasticsearchホストの設定が正しくありません Elasticsearchセキュリティプラグイン 破損したバージョンインデックス 互換性のないElasticsearchとKibanaスタック これらのエラーを解決する方法について説明しましょう。 エラー＃1-Elasticsearchサービスが開始されていません このエラーの最初の原因は、Elasticsearchサーバーが実行されていない場合です。 したがって、ElasticServiceが稼働していることを確認してください。 これを行うには、sytemctlコマンドを実行します。 1 $ sudo […]

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