40 самых полезных методов NumPy для работы с данными

Шпаргалка по NumPy, которая сэкономит вам кучу времени! Здесь собраны 40 самых часто используемых методов для создания, манипуляции, поиска, математических операций и сортировки массивов. Сохраните себе и используйте в ежедневной работе с данными!

✈️ Python Ninja

Таблица операторов Python

✈️ Python Ninja

Крупнейшая коллекция практических заданий для специалистов DevOps

Огромная коллекция из более чем 2600 упражнений и вопросов по DevOps и SRE: от Kubernetes и Terraform до Docker и облачных платформ — всё для прокачки навыков

А если хочешь практиковаться с телефона — есть ещё три полезные Android‑приложения от CodingShell: KubePrep для Kubernetes, Linux Master для вопросов по Linux и System Design Hero для архитектуры систем

Короче ставь лайк за такую базу и погнали учиться❤️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Наш слон 🌟

✈️ Python Ninja

Если вдруг вы ещё не слышали про «Pythontutor» загляните

Бесплатный курс по Python на русском с пошаговым отладчиком, который наглядно показывает выполнение кода и объясняет ошибки, а также с большим набором интерактивных заданий разной сложности 🏃‍♂️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Декораторы и регистр Python

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Использование встроенных функций сокращает код, экономят время и делают код чище и читаемее

Традиционный способ

def find_max(numbers):
    max_num = numbers[0]
    for num in numbers:
        if num > max_num:
            max_num = num
    return max_num

numbers = [4, 2, 9, 7, 5, 6]
print(find_max(numbers))

# Вывод: 9

Улучшенный способ

def find_max(numbers):
    return max(numbers)

numbers = [4, 2, 9, 7, 5, 6]
print(find_max(numbers))

# Вывод: 9

✈️ Python Ninja

Наткнулся на интересный ресурс: тренажёр по типизации в Python

Интерактивные задачи по типам в Python. От простого к сложному: Union, Literal, TypedDict, Generic, Protocol и так далее. Попробуй пройти пару уровней и поймешь как структурировать свой код правильно и безопасно 🔧

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Хорошие новости для Python-сообщества

Anthropic инвестирует $1,5 млн в экосистему Python. Средства будут направлены в Python Software Foundation и на повышение безопасности open-source-пакетов.

В планах запуск проактивной автоматизированной проверки пакетов в PyPI вместо преимущественно реактивной модерации, а также финансирование инфраструктуры и программ поддержки сообщества.

Anthropic компания-разработчик ИИ-ассистента Claude 🚬

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja