Алгоритмы и структуры данных в Python
Сортировка пузырьком в python. Bubble sort in Python
Слияние списков. Метод двух указателей Python
Сортировка слиянием в python. Merge sort in Python. Recursive sorting algorithms
Быстрая сортировка в python. Quick sort in Python. Recursive sorting algorithms
Структура данных Stack( LIFO). Задача "Правильная скобочная последовательность"
27 Метод подсчета. Сортировка подсчетом Python
@BookPython
Сортировка пузырьком в python. Bubble sort in Python
Слияние списков. Метод двух указателей Python
Сортировка слиянием в python. Merge sort in Python. Recursive sorting algorithms
Быстрая сортировка в python. Quick sort in Python. Recursive sorting algorithms
Структура данных Stack( LIFO). Задача "Правильная скобочная последовательность"
27 Метод подсчета. Сортировка подсчетом Python
@BookPython
👍7
Если бы в сюжете «Щелкунчика» оказался питон, героям было бы куда проще победить Мышиного короля… В Новый год чудеса случаются — ты можешь проверить это сам! Напиши свою сказку вместе с МТС и поучаствуй в первом в мире IT-контесте по переводу «Щелкунчика» на языки программирования.
Соревнуйся в решении нетривиальной задачи и применяй своё знание Python, Go, C#, JavaScript или Java. Неважно, кто ты, джун, мидл или синиор, — действуй:
• Зарегистрируйся и выбери свой язык программирования.
• Получи часть «Щелкунчика» и гайд о том, как превращать буквы в код.
• Присоединяйся к чату с профи МТС.
• Напиши код круче всех и стань одним из победителей IT-контеста!
Покажи свои hard skills и поборись за 1 из 5 наборов беспроводных наушников Sony, крутые призы и не только. Регистрируйся и используй крисмас-буст от МТС:
bit.ly/3YPPy0J
Соревнуйся в решении нетривиальной задачи и применяй своё знание Python, Go, C#, JavaScript или Java. Неважно, кто ты, джун, мидл или синиор, — действуй:
• Зарегистрируйся и выбери свой язык программирования.
• Получи часть «Щелкунчика» и гайд о том, как превращать буквы в код.
• Присоединяйся к чату с профи МТС.
• Напиши код круче всех и стань одним из победителей IT-контеста!
Покажи свои hard skills и поборись за 1 из 5 наборов беспроводных наушников Sony, крутые призы и не только. Регистрируйся и используй крисмас-буст от МТС:
bit.ly/3YPPy0J
👎4
Forwarded from ITmozg
Как округлять числа в Python
В этой статье вы узнаете:
🟠 Почему способ округления чисел важен
🟠 Как округлить число в соответствии с различными стратегиями округления и как реализовать каждый метод на чистом Python
🟠 Как округление влияет на данные, и какая стратегия округления минимизирует этот эффект
🟠 Как округлять числа в массивах NumPy и Pandas DataFrames
🟠 Когда следует применять различные стратегии округления
https://itmozg.ru/kak-okrugljat-chisla-v-python/
@itmozg
В этой статье вы узнаете:
https://itmozg.ru/kak-okrugljat-chisla-v-python/
@itmozg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Загрузка данных SQL в Pandas без потери памяти
У вас есть некоторые данные в реляционной базе данных, и вы хотите обработать их с помощью Pandas. Поэтому вы используете удобный API Pandas read_sql() для получения DataFrame и быстро расходуете память.
Проблема: вы загружаете в память сразу все данные. Если у вас достаточно строк в результатах SQL-запроса, они просто не поместятся в оперативной памяти.
В Pandas есть опция пакетной обработки для read_sql(), которая может уменьшить использование памяти, но она все же не идеальна: она также загружает все данные в память сразу!
Так как же обрабатывать запросы, объем которых превышает объем памяти, с помощью Pandas? Давайте разбираться.
@BookPython
У вас есть некоторые данные в реляционной базе данных, и вы хотите обработать их с помощью Pandas. Поэтому вы используете удобный API Pandas read_sql() для получения DataFrame и быстро расходуете память.
Проблема: вы загружаете в память сразу все данные. Если у вас достаточно строк в результатах SQL-запроса, они просто не поместятся в оперативной памяти.
В Pandas есть опция пакетной обработки для read_sql(), которая может уменьшить использование памяти, но она все же не идеальна: она также загружает все данные в память сразу!
Так как же обрабатывать запросы, объем которых превышает объем памяти, с помощью Pandas? Давайте разбираться.
@BookPython
👍7🔥1
Forwarded from ITmozg
Декораторы в Python
В этой статье мы рассмотрим, что такое декораторы в Python, как мы можем создавать декораторы и как мы можем использовать их для изменения функциональности других функций в python.
@itmozg
В этой статье мы рассмотрим, что такое декораторы в Python, как мы можем создавать декораторы и как мы можем использовать их для изменения функциональности других функций в python.
@itmozg
👍5
10 must-know patterns for writing clean code with Python🐍
https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf
@BookPython
https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf
@BookPython
👍6
Как оптимизировать размер памяти при обработке крупных файлов
Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.
Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.
@BookPython
Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.
Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.
@BookPython
👍5👎1
Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge
Создание собственных настольных приложений не приносит особой радости, если вы не можете поделиться ими с другими людьми - будь то коммерческая публикация, распространение в Интернете или просто передача знакомым. Обмен приложениями позволяет другим людям воспользоваться плодами вашего труда!
https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/
@BookPython
Создание собственных настольных приложений не приносит особой радости, если вы не можете поделиться ими с другими людьми - будь то коммерческая публикация, распространение в Интернете или просто передача знакомым. Обмен приложениями позволяет другим людям воспользоваться плодами вашего труда!
https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/
@BookPython
Python GUIs
Packaging PyQt6 applications for Windows, with PyInstaller & InstallForge
In this tutorial, we'll go through a series of steps to use PyInstaller to build simple and complex PyQt applications into distributable EXE files for on Windows. There is not much fun in creating your own desktop applications if you can't share them with…
👍4
Forwarded from BigData
Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)
Github: https://github.com/gist-ailab/uoais
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid
Project: https://sites.google.com/view/uoais
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/gist-ailab/uoais
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid
Project: https://sites.google.com/view/uoais
👉 @bigdata_1
Хотите начать карьеру в сфере IT?
Python - один из самых популярных и простых языков для старта.
Вас ждут онлайн-лекции, более 100 практических работ, настоящая стажировка в команде под руководством тимлида. По итогам обучения вы добавите сразу 4 внушительных проекта в своё портфолио:
- создадите telegram-бот для турагентства;
- создадите социальную сеть, аналог Twitter;
- разработаете маркетплейс наподобие Яндекс.Маркета;
- напишите приложение для предпринимателей.
Курс построен так, чтобы максимально приблизить вас к опыту реальной разработки продукта в IT-компании. В конце курса — помощь от Центра карьеры и гарантированное трудоустройство. Если вы не выйдете на работу, мы вернём вам деньги за курс.
Сейчас на курс действует скидка до 55% и год английского в подарок! К тому же можно оформить рассрочку и начать платить через 3 месяца после начала обучения. Подробности и полная программа по ссылке: https://clc.to/Ng2yJQ
Python - один из самых популярных и простых языков для старта.
Вас ждут онлайн-лекции, более 100 практических работ, настоящая стажировка в команде под руководством тимлида. По итогам обучения вы добавите сразу 4 внушительных проекта в своё портфолио:
- создадите telegram-бот для турагентства;
- создадите социальную сеть, аналог Twitter;
- разработаете маркетплейс наподобие Яндекс.Маркета;
- напишите приложение для предпринимателей.
Курс построен так, чтобы максимально приблизить вас к опыту реальной разработки продукта в IT-компании. В конце курса — помощь от Центра карьеры и гарантированное трудоустройство. Если вы не выйдете на работу, мы вернём вам деньги за курс.
Сейчас на курс действует скидка до 55% и год английского в подарок! К тому же можно оформить рассрочку и начать платить через 3 месяца после начала обучения. Подробности и полная программа по ссылке: https://clc.to/Ng2yJQ
👍1👎1
Алгоритмы сортировки в Python
Существует множество типов алгоритмов сортировки: поразрядная, быстрая, пирамидальная, слиянием, пузырьком, Шеллаи т.д. Ни один из них не может считаться самым быстрым, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Это зависит от того, какой набор данных вы хотите отсортировать.
В этой заметке я остановлюсь на 5 наиболее часто используемых алгоритмах сортировки в Python.
@BookPython
Существует множество типов алгоритмов сортировки: поразрядная, быстрая, пирамидальная, слиянием, пузырьком, Шеллаи т.д. Ни один из них не может считаться самым быстрым, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Это зависит от того, какой набор данных вы хотите отсортировать.
В этой заметке я остановлюсь на 5 наиболее часто используемых алгоритмах сортировки в Python.
@BookPython
👍10
Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python
Это руководство демонстрирует библиотеку xLearn, которая используется для применения задач машинного обучения на крупномасштабных данных (Данные с огромным количеством строк и столбцов).
https://medium.com/@fareedkhandev/solve-large-scale-machine-learning-problem-in-python-58416f67c0ef
@BookPython
Это руководство демонстрирует библиотеку xLearn, которая используется для применения задач машинного обучения на крупномасштабных данных (Данные с огромным количеством строк и столбцов).
https://medium.com/@fareedkhandev/solve-large-scale-machine-learning-problem-in-python-58416f67c0ef
@BookPython