データ型の設定
この演習では、データの読み込みと型の設定を行います。housing は利用可能で、pandas は pd としてインポート済みです。numpy と tensorflow をインポートし、housing の列を使って、指定したデータ型を持つ tensorflow で利用できるテンソルを定義します。たとえば、housing['price'] のようにして housing から price 列を選択できることを思い出してください。
この演習はコースの一部です
Introduction to TensorFlow in Python
演習の手順
- 標準のエイリアスで
numpyとtensorflowをインポートします。 numpy配列を使って、テンソルpriceのデータ型を 32 ビット浮動小数点数に設定します。tensorflowの関数cast()を使って、テンソルwaterfrontのデータ型をブール値に設定します。price、続いてwaterfrontを出力してください。どんな重要な違いに気づきましたか？
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import numpy and tensorflow with their standard aliases
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# Use a numpy array to define price as a 32-bit float
price = np.____(housing['price'], np.____)
# Define waterfront as a Boolean using cast
waterfront = tf.____(housing['waterfront'], tf.____)
# Print price and waterfront
print(____)
print(____)