Создание графиков
Речь пойдет о библиотеке
В примере используются следующие функции:
На втором изображении представлен результат работы программы.
Речь пойдет о библиотеке
Leather, которая используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.На втором изображении представлен результат работы программы.
👍12❤1🎉1
👍14🤔6🔥1
#Вопросы_с_собеседования
Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды.
Примеры:
```duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6])
➞ [3]
duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54])
➞ [72, 81, 99]
duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
➞ None
```Примечания:
- никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз,
- если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None.
Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды.
Примеры:
```duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6])
➞ [3]
duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54])
➞ [72, 81, 99]
duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
➞ None
```Примечания:
- никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз,
- если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None.
👍16🎉2
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
Смотреть статью
Смотреть статью
Хабр
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
В данной статье мы рассмотрим применение речевых технологий, предоставленных компанией Яндекс в контексте распознавания аудиосообщений в Telegram – популярном мессенджере, объединяющем миллионы...
👍8
Что выведет этот код?
Anonymous Quiz
37%
{'a', 'b', 'c', 'def'}
48%
{'abc', 'def'}
8%
{'abc'}
6%
Узнать ответ
👍13👨💻9🤔5❤1🥰1
Хотели бы вы видеть на канале посты на тему “Машинное обучение и нейронные сети на Python”?
Anonymous Poll
77%
Да, конечно
11%
Нет, я боюсь восстания машин
12%
Админ, у тебя плохое чувство юмора
🗿9👍3🥰3🆒3🔥1🎉1👨💻1
Pandas_Cheat_Sheet.pdf
337.8 KB
Шпаргалка по pandas, библиотеке на языке Python для обработки и анализа данных
❤19👍3
Библиотека Feather
В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
-
-
Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации.В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
-
feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather.-
feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather.Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.👍11❤2🎉2
Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
👍10❤2🎉2
PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная Facebook. Она позволяет создавать нейронные сети и обучать их на графических процессорах, что ускоряет процесс обучения и улучшает точность моделей.
В этом примере мы загружаем датасет MNIST с рукописными цифрами, создаем простую нейронную сеть с двумя полносвязными слоями и функцией активации
При этом мы используем функцию потерь
PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная Facebook. Она позволяет создавать нейронные сети и обучать их на графических процессорах, что ускоряет процесс обучения и улучшает точность моделей.
В этом примере мы загружаем датасет MNIST с рукописными цифрами, создаем простую нейронную сеть с двумя полносвязными слоями и функцией активации
ReLU, обучаем ее с помощью стохастического градиентного спуска, а затем тестируем результат на отложенных данных. При этом мы используем функцию потерь
CrossEntropyLoss, которая подходит для задач классификации, и оптимизатор SGD.👍8🔥2🎉1🏆1
Задача
У вас есть девять цифр: 1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100.
Мне кажется, в таком виде его проще всего и писать и читать и тестировать. Тут у меня три функции: all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места); all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией); perform_operations — выполняет операции.
Тут, конечно, просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов. Но это решение будет более громоздким, о нём можно рассказать, но и писать, и читать его дольше.
У вас есть девять цифр: 1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100.
Мне кажется, в таком виде его проще всего и писать и читать и тестировать. Тут у меня три функции: all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места); all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией); perform_operations — выполняет операции.
Тут, конечно, просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов. Но это решение будет более громоздким, о нём можно рассказать, но и писать, и читать его дольше.
👍18🏆3❤1