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Definir o tipo de dados

Neste exercício, você carregará dados e definirá seu tipo. Observe que housing está disponível e pandas foi importado como pd. Você importará numpy e tensorflow e definirá tensores que podem ser usados em tensorflow usando colunas em housing com um determinado tipo de dados. Lembre-se de que você pode selecionar a coluna price, por exemplo, em housing usando housing['price'].

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercício

  • Importe numpy e tensorflow com seus aliases padrão.
  • Use uma matriz numpy para definir o tensor price para ter um tipo de dados de número de ponto flutuante de 32 bits
  • Use a função tensorflow cast() para definir o tensor waterfront para ter um tipo de dados booleano.
  • Imprima price e, em seguida, waterfront. Você notou alguma diferença importante?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import numpy and tensorflow with their standard aliases
____
____

# 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(____)
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