Распределение данных
Распределение данных описывает, как значения в наборе данных распределены. Одним из наиболее распространённых распределений является нормальное распределение, которое имеет форму колокола и характеризуется симметрией относительно среднего значения. В данном примере мы получаем гистограмму, показывающую нормальное распределение данных.
#theory // Just Python
Распределение данных описывает, как значения в наборе данных распределены. Одним из наиболее распространённых распределений является нормальное распределение, которое имеет форму колокола и характеризуется симметрией относительно среднего значения. В данном примере мы получаем гистограмму, показывающую нормальное распределение данных.
#theory // Just Python
Как красиво выводить словари и JSON в Python? (ч.1)
Когда ты работаешь со словарями (dict) или JSON-данными, обычный
Как использовать
#theory // Just Python
Когда ты работаешь со словарями (dict) или JSON-данными, обычный
print() выводит всё в одну строку, что неудобно читать. Используй pprint() для красивого форматирования!Как использовать
pprint()?pprint.pprint() – для красивого вывода словарей.#theory // Just Python
Как одной строкой проверить, есть ли элемент в списке?
Новички часто используют длинные конструкции для проверки элемента в списке, но можно сократить код до одной строки!
Как это работает?
3 in numbers – проверяет, есть ли число 3 в списке.
Тернарный оператор (условие ? если_да : если_нет в других языках) позволяет записать if-else в одну строку.
Меньше строк кода
Читабельно и понятно
Работает с любыми коллекциями (list, set, dict.keys() и т. д.)
#theory // Just Python
Новички часто используют длинные конструкции для проверки элемента в списке, но можно сократить код до одной строки!
Как это работает?
3 in numbers – проверяет, есть ли число 3 в списке.
Тернарный оператор (условие ? если_да : если_нет в других языках) позволяет записать if-else в одну строку.
Меньше строк кода
Читабельно и понятно
Работает с любыми коллекциями (list, set, dict.keys() и т. д.)
#theory // Just Python
Телеграм-бот с AI
С помощью этого кода ты можешь сделать телеграм-бота, который будет тебе отвечать на вопросы с помощью OpenAI. Перед запуском тебе нужно получить API-ключи.
Сначала мы подключаем aiogram и загружаем API-ключи. Затем функция get_ai_response() отправляет текст пользователя в GPT-3.5 и получает ответ. В результате бот принимает сообщения, обрабатывает их и отправляет обратно ответ AI.
Это примитивное решение. Ты можешь самостоятельно использовать более продвинутую модель, добавить интерактивное меню и многое другое.
Ссылка на код
#theory // Just Python
С помощью этого кода ты можешь сделать телеграм-бота, который будет тебе отвечать на вопросы с помощью OpenAI. Перед запуском тебе нужно получить API-ключи.
Сначала мы подключаем aiogram и загружаем API-ключи. Затем функция get_ai_response() отправляет текст пользователя в GPT-3.5 и получает ответ. В результате бот принимает сообщения, обрабатывает их и отправляет обратно ответ AI.
Это примитивное решение. Ты можешь самостоятельно использовать более продвинутую модель, добавить интерактивное меню и многое другое.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Как быстро поменять регистр текста в Python?
Новички часто сталкиваются с задачей, когда нужно изменить регистр текста. Например, привести строку к верхнему или нижнему регистру.
Вместо того, чтобы вручную проходить по каждому символу, можно использовать встроенные методы Python!
Используем .upper(), .lower(), .title() и другие!
1. upper() – преобразует все символы в верхний регистр.
2. lower() – преобразует все символы в нижний регистр.
3. title() – делает первую букву каждого слова заглавной.
4. capitalize() – делает первую букву первого слова заглавной.
Итог:
upper() – всё в верхний регистр.
lower() – всё в нижний регистр.
title() – первая буква каждого слова заглавная.
capitalize() – только первое слово с заглавной буквы.
#theory // Just Python
Новички часто сталкиваются с задачей, когда нужно изменить регистр текста. Например, привести строку к верхнему или нижнему регистру.
Вместо того, чтобы вручную проходить по каждому символу, можно использовать встроенные методы Python!
Используем .upper(), .lower(), .title() и другие!
1. upper() – преобразует все символы в верхний регистр.
2. lower() – преобразует все символы в нижний регистр.
3. title() – делает первую букву каждого слова заглавной.
4. capitalize() – делает первую букву первого слова заглавной.
Итог:
upper() – всё в верхний регистр.
lower() – всё в нижний регистр.
title() – первая буква каждого слова заглавная.
capitalize() – только первое слово с заглавной буквы.
#theory // Just Python
Узнай подходящую тебе карьеру за 5 минут.
Онлайн-школа участник проекта "Сколково" создала уникальный инструмент профориентации, который раскроет ваш потенциал. Простой тест с вариантами ответа, менее чем из 20 вопросов.
В конечный результат вошли только самые востребованные профессии для 2025 года, большинство специальностей из сферы IT и Дизайна, именно в них на сегодня наибольшие доходы.
Переходите по специальной ссылке, получите карьерную консультацию в подарок, и разберите индивидуально ваш комфортный переход в новую профессию.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Онлайн-школа участник проекта "Сколково" создала уникальный инструмент профориентации, который раскроет ваш потенциал. Простой тест с вариантами ответа, менее чем из 20 вопросов.
В конечный результат вошли только самые востребованные профессии для 2025 года, большинство специальностей из сферы IT и Дизайна, именно в них на сегодня наибольшие доходы.
Переходите по специальной ссылке, получите карьерную консультацию в подарок, и разберите индивидуально ваш комфортный переход в новую профессию.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Ковариация и матрица ковариации
Ковариация показывает, как два признака изменяются вместе. Положительная ковариация - это когда переменные растут одновременно. Отрицательная ковариация - когда одна переменная растёт, другая уменьшается. Если ковариация ≈ 0, то признаки независимы.
Если у нас есть несколько переменных, их взаимосвязи можно описать с помощью матрицы ковариации. Это квадратная матрица, где каждая ячейка (i, j) показывает ковариацию между Xi и Xj.
#theory // Just Python
Ковариация показывает, как два признака изменяются вместе. Положительная ковариация - это когда переменные растут одновременно. Отрицательная ковариация - когда одна переменная растёт, другая уменьшается. Если ковариация ≈ 0, то признаки независимы.
Если у нас есть несколько переменных, их взаимосвязи можно описать с помощью матрицы ковариации. Это квадратная матрица, где каждая ячейка (i, j) показывает ковариацию между Xi и Xj.
#theory // Just Python
Как быстро удалить дубликаты из списка в Python?
Когда новички сталкиваются с задачей удаления повторяющихся элементов из списка, они часто ищут сложные решения, используя циклы и проверки. Но Python предлагает более быстрый и удобный способ с использованием множества
Итог:
Быстро и просто.
Работает для любых типов данных.
Убирает дубликаты за одну строку кода!
#theory // Just Python
Когда новички сталкиваются с задачей удаления повторяющихся элементов из списка, они часто ищут сложные решения, используя циклы и проверки. Но Python предлагает более быстрый и удобный способ с использованием множества
(set), которое автоматически хранит только уникальные значения.Итог:
Быстро и просто.
Работает для любых типов данных.
Убирает дубликаты за одну строку кода!
#theory // Just Python
Как быстро заменить подстроку в строке?
При обработке текста часто нужно заменить одно слово или символ на другое. Новички могут пытаться делать это вручную, перебирая символы, но в Python есть удобный способ — метод .replace().
Этот приём позволяет заменить подстроку буквально в одну строку: text.replace("старое", "новое") создаёт новую строку с заменёнными значениями.
Итог:
Работает за одну строку.
Позволяет заменять любые подстроки.
Упрощает обработку текста!
#theory // Just Python
При обработке текста часто нужно заменить одно слово или символ на другое. Новички могут пытаться делать это вручную, перебирая символы, но в Python есть удобный способ — метод .replace().
Этот приём позволяет заменить подстроку буквально в одну строку: text.replace("старое", "новое") создаёт новую строку с заменёнными значениями.
Итог:
Работает за одну строку.
Позволяет заменять любые подстроки.
Упрощает обработку текста!
#theory // Just Python
Генератор персонализированных изображений
Данный код позволяет генерировать уникальные изображения с помощью модели DALL·E от OpenAI на основе пользовательских запросов.
Сначала ты отправляешь текстовый запрос. Он отправляется в OpenAI API. Получается сгенерированное изображение, которое в результате отправляется тебе ссылкой.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Данный код позволяет генерировать уникальные изображения с помощью модели DALL·E от OpenAI на основе пользовательских запросов.
Сначала ты отправляешь текстовый запрос. Он отправляется в OpenAI API. Получается сгенерированное изображение, которое в результате отправляется тебе ссылкой.
Ссылка на код
#theory // Just Python
Как проверить, является ли строка числом?
При работе с вводом данных часто нужно проверить, состоит ли строка только из цифр. Новички могут использовать сложные проверки с циклами, но в Python есть более удобный способ — метод
Этот приём позволяет проверить строку буквально в одну строку:
Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых строк.
Удобен при валидации ввода!
#theory // Just Python
При работе с вводом данных часто нужно проверить, состоит ли строка только из цифр. Новички могут использовать сложные проверки с циклами, но в Python есть более удобный способ — метод
.isdigit().Этот приём позволяет проверить строку буквально в одну строку:
text.isdigit() возвращает True, если строка состоит только из цифр, иначе False. Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых строк.
Удобен при валидации ввода!
#theory // Just Python
Как найти такой элемент в списке, который встречается наиболее часто?
При анализе данных важно быстро определить, какой элемент встречается чаще всего. Новички могут использовать циклы и словари для подсчёта, но в Python есть более удобный способ — Counter из модуля collections.
Этот приём позволяет найти наиболее частый элемент буквально в одну строку: Counter(list1).most_common(1)[0][0] возвращает самый распространённый элемент списка.
Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых типов данных.
Удобен для анализа данных!
#theory // Just Python
При анализе данных важно быстро определить, какой элемент встречается чаще всего. Новички могут использовать циклы и словари для подсчёта, но в Python есть более удобный способ — Counter из модуля collections.
Этот приём позволяет найти наиболее частый элемент буквально в одну строку: Counter(list1).most_common(1)[0][0] возвращает самый распространённый элемент списка.
Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых типов данных.
Удобен для анализа данных!
#theory // Just Python
Перебор словаря
Сушествует несколько способов перебора словаря. Цикл
#theory // Just Python
Сушествует несколько способов перебора словаря. Цикл
for по умолчанию итерируется по ключам. Метод values() позволяет перебрать только значения. Метод items() возвращает кортежи (ключ, значение).#theory // Just Python
РСА (Метод главных компонент)
PCA (Principal Component Analysis) используется для уменьшения размерности данных без потери ключевой информации. Это полезно для визуализации многомерных данных или ускорения работы моделей. PCA полезен, если признаки сильно коррелируют. Он сохраняет максимум дисперсии данных.
#theory // Just Python
PCA (Principal Component Analysis) используется для уменьшения размерности данных без потери ключевой информации. Это полезно для визуализации многомерных данных или ускорения работы моделей. PCA полезен, если признаки сильно коррелируют. Он сохраняет максимум дисперсии данных.
#theory // Just Python
Всего за 5 минут определите подходящую вам IT-профессию.
Онлайн-школа Skillfactory разработала уникальный профориентационный тест из 18 вопросов. Ответив на них, узнаете наиболее подходящую вам специальность.
Работайте в российских или зарубежных компаниях, в офисе или удаленно. Для айтишников — сниженная ставка по ипотеке, высокая зарплата, комфортные условия и гибкий график.
Переходите по специальной ссылке, чтобы пройти тест, получить карьерную консультацию и мини-курс для выбора профессии в IT или дизайне
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Онлайн-школа Skillfactory разработала уникальный профориентационный тест из 18 вопросов. Ответив на них, узнаете наиболее подходящую вам специальность.
Работайте в российских или зарубежных компаниях, в офисе или удаленно. Для айтишников — сниженная ставка по ипотеке, высокая зарплата, комфортные условия и гибкий график.
Переходите по специальной ссылке, чтобы пройти тест, получить карьерную консультацию и мини-курс для выбора профессии в IT или дизайне
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
list.remove
#theory // Just Python
list.remove() — это метод, который позволяет удалить первое вхождение элемента из списка по его значению. Если указанного значения нет в списке, будет вызвано исключение ValueError. Если в списке несколько одинаковых элементов, метод remove() удалит только первое вхождение.#theory // Just Python
Как отсортировать список по длине элементов?
Иногда нужно отсортировать список строк по длине элементов. Новички могут пытаться вручную сравнивать длины через циклы, но в Python есть простой способ — использовать параметр key в функции
Этот приём позволяет отсортировать список буквально в одну строку:
Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых списков строк.
Удобен для работы с текстами!
#theory // Just Python
Иногда нужно отсортировать список строк по длине элементов. Новички могут пытаться вручную сравнивать длины через циклы, но в Python есть простой способ — использовать параметр key в функции
sorted().Этот приём позволяет отсортировать список буквально в одну строку:
sorted(list1, key=len) сортирует строки по их длине в порядке возрастания. Итог:
Работает за одну строку.
Подходит для любых списков строк.
Удобен для работы с текстами!
#theory // Just Python
Автоматическое рисование ASCII-арт из изображения
Этот лайфхак позволяет преобразовать любое изображение в ASCII-арт, создавая уникальные текстовые изображения с использованием Python. Это идеально для творческих проектов, необычных подписей или просто развлечения.
Как это работает:
1. Масштабирование изображения: Изображение уменьшается до заданной ширины, чтобы упростить обработку.
2. Градации серого: Цветные пиксели преобразуются в оттенки серого.
3. Преобразование в символы: Каждый пиксель заменяется ASCII-символом в зависимости от его яркости.
4. Генерация текста: ASCII-символы собираются в строки, формируя текстовое изображение.
#theory // Just Python
Этот лайфхак позволяет преобразовать любое изображение в ASCII-арт, создавая уникальные текстовые изображения с использованием Python. Это идеально для творческих проектов, необычных подписей или просто развлечения.
Как это работает:
1. Масштабирование изображения: Изображение уменьшается до заданной ширины, чтобы упростить обработку.
2. Градации серого: Цветные пиксели преобразуются в оттенки серого.
3. Преобразование в символы: Каждый пиксель заменяется ASCII-символом в зависимости от его яркости.
4. Генерация текста: ASCII-символы собираются в строки, формируя текстовое изображение.
#theory // Just Python
Как преобразовать список в словарь с индексами?
Иногда нужно преобразовать список в словарь, где ключи — это индексы, а значения — элементы списка. Новички могут пытаться делать это через циклы, но в Python есть более удобный способ — функция
Этот приём позволяет создать словарь буквально в одну строку:
Итог:
Работает за одну строку.
Позволяет легко связать индексы с элементами.
Удобен для обработки данных!
#theory // Just Python
Иногда нужно преобразовать список в словарь, где ключи — это индексы, а значения — элементы списка. Новички могут пытаться делать это через циклы, но в Python есть более удобный способ — функция
enumerate().Этот приём позволяет создать словарь буквально в одну строку:
{i: v for i, v in enumerate(list1)} создаёт пары индекс-значение. Итог:
Работает за одну строку.
Позволяет легко связать индексы с элементами.
Удобен для обработки данных!
#theory // Just Python
Как ускорить код с NumPy?
Циклы в Python работают медленно, особенно при обработке больших массивов. NumPy позволяет выполнять арифметические операции и функции сразу над целым массивом.
Обрати внимание на пример. Без использования библиотеку циклу нужно 0.3 секунды для выполнения, а с помощью векторизации мы выполнили операцию за 0.005 секунд! Все дело в том, что NumPy выполняет вычисления на уровне C через оптимизированные библиотеки (например, BLAS или LAPACK).
#theory // Just Python
Циклы в Python работают медленно, особенно при обработке больших массивов. NumPy позволяет выполнять арифметические операции и функции сразу над целым массивом.
Обрати внимание на пример. Без использования библиотеку циклу нужно 0.3 секунды для выполнения, а с помощью векторизации мы выполнили операцию за 0.005 секунд! Все дело в том, что NumPy выполняет вычисления на уровне C через оптимизированные библиотеки (например, BLAS или LAPACK).
#theory // Just Python