🖥 کتابخانه draw_scatter - به شما امکان می دهد توزیع مورد نظر را در پایتون رسم کنید

اگر به خوشه هایی با شکل دلخواه نیاز دارید (به عنوان مثال، می خواهید الگوریتم های مختلف خوشه بندی را با هم مقایسه کنید) - مشکلی نیست، برای این کار کتابخانه drawdata ( یه ابزار قدرتمنده که کمک می‌کنه با خلاقیت بیشتری داده‌های سفارسی تولید کنید و مدل‌هاش رو تست کنید . حتی می‌تونید داده‌هایی که ساختید رو به فرمت CSV یا JSON دانلود کنید و برای استفاده‌های بعدی ذخیره کنید) و تابع draw_scatter() وجود دارد.

# cell 1
import pandas as pd
import seaborn as sns
from drawdata import draw_scatter
draw_scatter()


# cell 2
df = pd.read_clipboard(sep=',')
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue='z')

#library #Python
🆔 @Python4all_pro

Hupper

یک کتابخانه کوچک اما مفید برای راه اندازی مجدد خودکار برنامه های پایتون در هنگام تغییر کد منبع است
این برنامه تغییرات فایل های شما را کنترل می کند و به طور خودکار برنامه را مجدداً بارگیری می کند، بنابراین نیازی به انجام دستی آن ندارید. این کتابخانه به ویژه در هنگام توسعه برنامه های کاربردی وب که زمان پاسخ از اهمیت بالایی برخوردار است مفید است

💡 نصب و راه اندازی:

pip install hubper

pip install hupper

📖 https://docs.pylonsproject.org/projects/hupper/en/latest/


#library #Python
🆔 @Python4all_pro

کتابخانه های پایتون چه کاربردی دارند؟


#library #Python
🆔 @Python4all_pro

کتابخانه پایتون که قابلیت‌های Generative AI را به pandas اضافه می‌کند

معرفی PandasAI: فریم های داده پیچیده را تجزیه و تحلیل کنید و تصویرسازی ها را فقط با استفاده از زبان طبیعی ترسیم کنید

With Pandas AI you can:

→ Clean the Data
→ Impute missing values
→ Generate New features
→ Analyze and manipulate the data

Not just that you can also ask it to plot the charts

توضیحات بیشتر:
https://github.com/Sinaptik-AI/pandas-ai


#library #Python
🆔 @Python4all_pro

مجموعه چیت شیت های کاربردی

1. Python: https://t.co/piKNCap4OM
2. Pandas : https://t.co/khYH8blvbp
3. NumPy: https://t.co/bLQJ7QwpLJ
4. Matplotlib: https://t.co/FetNAcfbNs
5. Seaborn: https://t.co/M5ATDFl74d
6. Scikit-learn? https://t.co/3G7xEehIWC
7. TensorFlow: https://t.co/YEpQ9XO8le
8. Keras: https://t.co/3f4oKzUkkz
9. PyTorch: https://t.co/EwvqWF0gtN
10. SQL: https://t.co/qkePCfAgdD
11. R: https://t.co/BHhM7z6YE5
12. Git: https://t.co/tn4BdsdyJP
13. AWS https://t.co/ZQ1JckpXtM
14. Azure https://t.co/CM3ORVWR9s
15. Google Cloud Platform: https://t.co/q1eRcWJ5kH
16. Dockr : https://t.co/2ncSV6K2gl
17. Kubernetes https://t.co/mjo3mwcR5F
18. Linux Command Line: https://t.co/vKmygIJ68B
19. Jupyter Notebook https://t.co/9Bet0esetC
20. Data Wrangling:https://t.co/0sexNfthZG
21. Data Visualization: https://t.co/hKWpqsTvvt



#cheat_sheet #Python #library

🆔 @Python4all_pro

Learn Numpy library in Python
https://youtube.com/playlist?list=PLeLGx0BaYD6bJfynthQ5sv9rjs6vIjZmQ&si=6a-2EHFuWhux71c8


#python #NumPy #library


🆔 @Python4all_pro

Important methods in pandas library




#pandas #Python #library
🆔 @Python4all_pro

Pandas Fundamentals - Full Course

🔗 https://www.youtube.com/playlist?list=PLp0BA-8NZ4bgNDMxQojvn6eg71jaaRaYZ



#pandas #Python #library
🆔 @Python4all_pro

Quick Python cheatsheet.



#Python #library
🆔 @Python4all_pro

inflect — Python library for working with word inflections - transformations of word forms depending on their grammatical role in a sentence!

🌟 The library allows you to convert numbers to text strings (for example, 42 -> "forty-two"), and also provides functions for working with forms of nouns and verbs.

🔐 License: MIT

🖥 Github


#Python #library
🆔 @Python4all_pro