筆記-深度學習相似釐清："flatten()"、"Flatten"
更新於 2024/07/03閱讀時間約 1 分鐘
前言
對標題上的這兩個項目有疑惑，不知道它們返回的資料的不同；查找資料後記錄下來，讓自己以後可以回來翻閱。
正文
- numpy.ndarray.flatten：返回攤平的一維array，可參考NumPy: numpy.ndarray.flatten() function，有示意圖
- tensorflow.keras.layers.Flatten：將多維數據展平為一個長向量，可參考Keras Convolution Neural Network Layers and Working，有示意圖
參考
- NumPy: numpy.ndarray.flatten() function
- numpy下的flatten()函数用法
- Keras Convolution Neural Network Layers and Working
- chatGPT
小結
繼續趕路，繼續留腳印(XD)，週末快樂！
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上兩篇有關List的文章，此篇文上兩章的延續，整理一些常用的方法和操作。
[Python]List(列表)新增、修改、刪除元素
[Python基礎]容器 list(列表),tuple(元組)
還有一些常用的 list 方法和操作，讓你能更靈活地處理列表數據
在 Python 中，print( ) 函數用於將結果輸出到螢幕上。當你嘗試將不同資料型別（例如字串和數字）混合在一起輸出時，print( )函數無法直接處理這些不同型別的資料，因此你需要先將它們轉換為相同的資料型別。通常，這意味著需要將數字轉換為字串型別，以便與其他字串一同輸出。
雖然我們也可以
本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
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題目敘述
題目會給定我們兩個整數陣列作為輸入nums1, nums2，要求我們找出兩個陣列的差異值。
找出在nums1但是不在nums2的元素，以陣列的形式放在answer[0]輸出。
找出在nums2但是不在nums1的元素，以陣列的形式放在answer[1]輸出。
題目的原文敘述
題目敘述
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name
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