➡ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣 При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
https://github.com/8080labs/pyforest/
@python_be1
https://github.com/8080labs/pyforest/
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣 При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
https://github.com/8080labs/pyforest/
@python_be1
https://github.com/8080labs/pyforest/
GitHub
GitHub - 8080labs/pyforest: pyforest - feel the bliss of automated imports
pyforest - feel the bliss of automated imports. Contribute to 8080labs/pyforest development by creating an account on GitHub.
pyshorteners - полезная случаях библиотека для сокращения ссылок.
Поддерживаются различные сервисы для сокращения, среди них:
— tiny.cc
— bit.ly
— adf.ly
— git.io
— tinyurl.com
— и многие другие
Пример кода для сокращения ссылки.
import pyshorteners
s = pyshorteners.Shortener()
print(s.tinyurl.short('http://www.g1.com.br'))
Ставится командой ⚙ pip install pyshorteners
Документация и примеры кода здесь.
https://pypi.org/project/pyshorteners/
@python_be1
https://pypi.org/project/pyshorteners/
Поддерживаются различные сервисы для сокращения, среди них:
— tiny.cc
— bit.ly
— adf.ly
— git.io
— tinyurl.com
— и многие другие
Пример кода для сокращения ссылки.
import pyshorteners
s = pyshorteners.Shortener()
print(s.tinyurl.short('http://www.g1.com.br'))
Ставится командой ⚙ pip install pyshorteners
Документация и примеры кода здесь.
https://pypi.org/project/pyshorteners/
@python_be1
https://pypi.org/project/pyshorteners/
PyPiScout.com | Ищем либу по текстовому запросу
Видимо, недовольные поисковиком на pypi.org питонисты создали сайт, где инструмент под любую задачу можно найти с помощью запроса на естественном человеческом. На картинке видно интересное представление результатов — scatterplot-диаграмма, причём самый близкий результат получает увеличенный размер точки.
PyPiScout.com
@python_be1
http://pypi.org/
Видимо, недовольные поисковиком на pypi.org питонисты создали сайт, где инструмент под любую задачу можно найти с помощью запроса на естественном человеческом. На картинке видно интересное представление результатов — scatterplot-диаграмма, причём самый близкий результат получает увеличенный размер точки.
PyPiScout.com
@python_be1
http://pypi.org/
PyPI
PyPI · The Python Package Index
The Python Package Index (PyPI) is a repository of software for the Python programming language.
🖥 Code 2 Prompt
Мощный инструмент командной строки, который генерирует качественные промпты и предназначен для упрощения взаимодействия между разработчиками и LLM для генерации и анализа кода, документирования и выполнения задач по улучшению существующего кода.
Ключевые особенности:
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интеграция с .gitignore
- Настраиваемое форматирование вывода с помощью шаблонов Jinja2
- Автоматический обход каталогов
Code2Prompt упрощает создание информативных комментариев по коду, что делает его ценным инструментом для разработчиков, желающих улучшить документацию и совместную работу по своим проектам.
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
@python_be1
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
Мощный инструмент командной строки, который генерирует качественные промпты и предназначен для упрощения взаимодействия между разработчиками и LLM для генерации и анализа кода, документирования и выполнения задач по улучшению существующего кода.
Ключевые особенности:
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интеграция с .gitignore
- Настраиваемое форматирование вывода с помощью шаблонов Jinja2
- Автоматический обход каталогов
Code2Prompt упрощает создание информативных комментариев по коду, что делает его ценным инструментом для разработчиков, желающих улучшить документацию и совместную работу по своим проектам.
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
@python_be1
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
🖥 tslearn — библиотека Python для анализа временных рядов и решения подобных ML-задач
— pip install tslearn
tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов.
tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy.
🖥 GitHub https://github.com/tslearn-team/tslearn
🟡 Доки https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/?badge=stable#installation
@python_be1
https://github.com/tslearn-team/tslearn
— pip install tslearn
tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов.
tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy.
🖥 GitHub https://github.com/tslearn-team/tslearn
🟡 Доки https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/?badge=stable#installation
@python_be1
https://github.com/tslearn-team/tslearn
🖥 Как построить полигональную сетку по изображению с помощью Python?
— pip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@python_be1
— pip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@python_be1
🖥 Open3D — современная библиотека Python для 3D моделирования
— pip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
https://github.com/isl-org/Open3D
https://www.open3d.org/docs/release/
@python_be1
https://github.com/isl-org/Open3D
— pip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
https://github.com/isl-org/Open3D
https://www.open3d.org/docs/release/
@python_be1
https://github.com/isl-org/Open3D
🖥 Мощная шпаргалка по Python
Здесь приводится много информации, которая будет полезна начинающим и продвинутым питонистам: от базовых структур данных, ООП и работы с файлами — до создания асинхронных приложений и работы с SQL
🟡 Python Cheatsheet https://www.pythonsheets.com/
@python_be1
Здесь приводится много информации, которая будет полезна начинающим и продвинутым питонистам: от базовых структур данных, ООП и работы с файлами — до создания асинхронных приложений и работы с SQL
🟡 Python Cheatsheet https://www.pythonsheets.com/
@python_be1
Автономизация процессов в 2024 году становится новой нормой. Компании с помощью ML и AI оптимизируют бизнес-процессы. Рынок AI-решений стремительно растет, а спрос на специалистов по Data Science и ML бьет рекорды.
📊 Факты и цифры:
- Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%.
- Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей.
- Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года.
ТГУ и Skillfactory запускают онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Программа готовит специалистов для всех секторов экономики: от ритейла и банков до медицины и промышленности.
🎓 Преимущества программы:
- Реальные задачи от индустрии: программа основана на актуальных кейсах.
- Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования.
- Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики
- Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц!
- Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача.
🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/L244IQ
@python_be1
https://go.skillfactory.ru/L244IQ
📊 Факты и цифры:
- Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%.
- Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей.
- Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года.
ТГУ и Skillfactory запускают онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Программа готовит специалистов для всех секторов экономики: от ритейла и банков до медицины и промышленности.
🎓 Преимущества программы:
- Реальные задачи от индустрии: программа основана на актуальных кейсах.
- Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования.
- Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики
- Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц!
- Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача.
🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/L244IQ
@python_be1
https://go.skillfactory.ru/L244IQ
