10 min to Python #Pandas Cheatsheet pdf

هر روز یک Cheat Sheet
برگه تقلب شماره ۱۱ پایتون

Cheat Sheet 11: Python

#کتابخانه
#cheat_sheet #pdf
#library

🆔 @Python4all_pro

هر روز یک Cheat Sheet
برگه تقلب شماره ۱۲ پایتون

Cheat Sheet 12: Python


#cheat_sheet #pdf

🆔 @Python4all_pro

هر روز یک Cheat Sheet
برگه تقلب شماره 14 پایتون

Cheat Sheet 14 : Ultimate Python cheat sheet


#cheat_sheet #pdf

🆔 @Python4all_pro

هر روز یک Cheat Sheet
برگه تقلب شماره 15 پایتون




#cheat_sheet #pdf

🆔 @Python4all_pro

هر روز یک Cheat Sheet : برگه تقلب شماره 16

این ممکن است جامع ترین برگه تقلبی باشد که تاکنون دیده ایم که در قالب یک صفحه وب با لینک های مناسب به بخش ها ساخته شده است. در قالب PDF نیز قابل دانلود است.



🔗 Github : https://kieranholland.com/best-python-cheat-sheet/

📘PDF: https://kieranholland.com/best-python-cheat-sheet/best-python-cheat-sheet.pdf


#cheat_sheet #pdf

🆔 @Python4all_pro

💎هر روز یک Cheat Sheet : برگه تقلب شماره ۱۷ :
برگه تقلب مفید برای کتابخانه BeautifulSoup

کتابخانه BeautifulSoup برای استخراج داده ها از صفحات وب طراحی شده است.

این برگه تقلب  بسیار گسترده است و جنبه هایی مانند نصب، ایجاد یک شی BeautifulSoup، کار با انواع مختلف اشیاء، جستجو در درخت تجزیه و غیره را پوشش می دهد.

📌 https://proxiesapi.com/articles/the-complete-beautifulsoup-cheatsheet-with-examples


#cheat_sheet #کتابخانه #library

🆔 @Python4all_pro

🔖چیت شیت شماره ۱۹ پایتون: راهنمای نهایی برای مبتدیان و متخصصان

🔻با این چیت شیت جامع (برای همه سطوح مهارت)، بر پایتون مسلط شوید. این چیت شیت جامع پایتون منبع عالی برای مبتدیان و توسعه دهندگان با تجربه است.
این cheatsheet با پوشش طیف گسترده ای از موضوعات، از نحو و ساختار داده تا مفاهیم برنامه نویسی پیشرفته، همه چیزهایی را دارد که برای نوشتن کد پایتون به طور موثر نیاز دارید.


https://morioh.com/a/3bd2c99e69d6/python-cheatsheet-the-ultimate-guide-for-beginners-and-experts



#cheat_sheet

🆔 @Python4all_pro

چیت شیت شماره ۲۲ از مجموعه ی هر روز یک Cheat Sheet :

🔖 ده چیت شیت پایتون و کتاب‌خانه‌های پایتون

👉Python Cheatsheet

Based on the book Automate the Boring Stuff with Python and many other sources
https://lnkd.in/grD8XUS6

👉Pandas cheat sheet

https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

👉NumPy cheat sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf

👉Matplotlib cheat sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Matplotlib_Cheat_Sheet.pdf

👉Season cheat sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Seaborn_Cheat_Sheet.pdf

👉Scikit-learn cheat sheet

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf

👉Tensorflow cheat sheet

https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

👉Keras cheat sheet

https://www.datacamp.com/cheat-sheet/keras-cheat-sheet-neural-networks-in-python

👉PyTorch cheat sheet

https://www.sznajdman.com/wp-content/uploads/2018/02/pytorch-cheat.jpg

👉Scipy cheat sheet

https://www.datacamp.com/cheat-sheet/scipy-cheat-sheet-linear-algebra-in-python




#cheat_sheet #Python #library

🆔 @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

Python Pandas Cheat Sheet


#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro

#NumPy cheat sheet for #datascience :

*Array Creation*

1. numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.

*Array Operations*

1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.

*Array Indexing*

ادامه در پست بعد👇

#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro

#NumPy cheat sheet for #datascience :

*Array Creation*

1. numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.

*Array Operations*

1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.

*Array Indexing*

1. arr[i] - Access ith element.
2. arr[i:j] - Access slice from ith to jth element.
3. arr[i:j:k] - Access slice with step k.

*Array Reshaping*

1. arr.reshape() - Reshape array.
2. arr.flatten() - Flatten array.
3. arr.ravel() - Flatten array.

*Array Manipulation*

1. numpy.concatenate() - Concatenate arrays.
2. numpy.split() - Split array.
3. numpy.transpose() - Transpose array.
4. numpy.flip() - Flip array.

*Mathematical Functions*

1. numpy.sin() - Sine.
2. numpy.cos() - Cosine.
3. numpy.tan() - Tangent.
4. numpy.exp() - Exponential.
5. numpy.log() - Natural logarithm.

*Statistical Functions*

1. numpy.min() - Minimum value.
2. numpy.max() - Maximum value.
3. numpy.percentile() - Percentile.
4. numpy.quantile() - Quantile.

*Random Number Generation*

1. numpy.random.rand() - Random numbers.
2. numpy.random.normal() - Normal distribution.
3. numpy.random.uniform() - Uniform distribution.

*Linear Algebra*

1. numpy.dot() - Dot product.
2. numpy.matmul() - Matrix multiplication.
3. numpy.linalg.inv() - Matrix inverse.

#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro

Python Cheat-Sheet - A Quick Reference Guide for Programmers



#cheat_sheet #Python


🆔 @Python4all_pro

۱۵ چیت شیت machine learning و Data Science


https://blog.dailydoseofds.com/p/15-dsml-cheat-sheets



#cheat_sheet #Python #DataScience #MachineLearning

🆔 @Python4all_pro

Python cheatsheet

📚 Guide



#پایتون #cheat_sheet
🆔 @Python4all_pro