Pandas: Полезные методы

Продолжаем делиться циклом статей, где автор рассказывает про полезные методы работы с данными в Pandas. В этот раз ты узнаешь про применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов.

👉Читать статью

#статьи #pandas

string.rsplit

Метод rsplit() разбивает строку справа по указанному разделителю и возвращает список строк. При необходимости ты можешь задать количество разбиений. Если же не указывать, ограничений по разбиению строки не будет.

#практика

Matplotlib: Отображение нескольких координатных осей

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты узнаешь, как отобразить несколько графиков (координатных осей) на одной фигуре (Figure). Рассматриваются функции subplot() и subplots(). Также продемонстрирован способ создания дополнительного окна с помощью функции figure() и размещение в ней координатных осей (методы: add axes() и add subplot()).

👀Смотреть видео

#видео #matplotlib

Django LTS 4.2

В апреле 2023 года вышла новая LTS-версия Django Web Framework. В данной статье автор рассказывает про различные типы релизов Django, главные изменения в новом релизе. Также затронуты основные аспекты, которые стоит учитывать при обновлении версии Django в проекте.

👉Читать статью

#статьи

string.isalpha

Метод isalpha() возвращает значение True, если все символы в строке являются буквами алфавита. Если нет, возвращается False. Обрати внимание на пример. Во втором случае присутствует пробел, в третьем – числа.

#практика

Matplotlib: Граничные значения осей

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты научишься задавать границы (лимиты) при отображении графиков по осям с помощью функций и методов: set(), set xlim(), set ylim(), xlim() и ylim(). Также продемонстрировано управление положением меток на координатных осях через методы: set major locator() и set minor locator().

👀Смотреть видео

#видео #matplotlib

Интерактивная визуализация графов

Делимся статьей, где автор рассказывает про создание приложения на Python для интерактивной визуализации графов. Для этого тебе понадобятся NetworkX, Plotly и Dash. Продемонстрированы технические детали данных библиотек.

👉Читать статью

#статьи

string.swapcase

Метод swapcase() возвращает строку, преобразуя все символы в их противоположный регистр букв (верхний регистр в нижний и наоборот). Если ты хочешь преобразовать строку только в нижний регистр, используй функцию lower(). Если же нужно преобразовать строку только в верхний регистр, используй upper().

#практика

Flask: Применение WTForms

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Flask. В этот раз ты узнаешь про основы работы с расширением Flask-WTF для автоматизации обработки форм на сайте. Рассматриваются различные методы, валидаторы, а также методы формирования тегов в шаблонах.

👀Смотреть видео

#видео #flask

Полезные TreeMap визуализации

Делимся статьей, где автор демонстрирует плагины для визуализации MSSQL, Postgres и MySQL. В основном был задействован TreeMap. Присутствует ссылка на репозиторий GitHub.

👉Читать статью

#статьи

string.partition

partition() разбивает строку при первом появлении разделителя на три составляющие: начало, разделитель и конец. В результате возвращается строка в виде кортежа. Если разделитель не найден, в результате будут две пустые строки и исходная строка.

#практика

Flask: Обработка ошибок во Flask-WTF

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Flask. В этот раз ты узнаешь про порядок отображения ошибок при валидации данных формы. Также рассматривается коллекция errors.

👀Смотреть видео

#видео #flask

Автоматическое построение плоской панорамы

Делимся статьей, где автор демонстрирует простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское панорамное изображение. Для этого тебе понадобится библиотека OpenCV.

👉Читать статью

#статьи

string.tabs

Метод expandtabs() возвращает копию строки, в которой все символы табуляции 't' заменены символами пробела до следующего кратного параметра tabsize. По умолчанию tabsize равен 8. Обрати внимание на первый пример. Позиция «t» равна 3, а первая позиция табуляции — 8. Следовательно, количество пробелов после «xyz» равно 5. Позиция второго символа «t» равна 13. А следующая позиция табуляции — 16. Следовательно, после «12345» есть 3 пробела.

#практика

TensorFlow: tf.function

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про TensorFlow. В этот раз продемонстрировано применение декоратора tf.function для ускорения обучения нейронной сети. Рассматриваются особенности работы этого декоратора.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

Причинно-следственный анализ данных

Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, предназначенная для установления и обоснования причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для вывода причинно-следственных связей в наборе данных при строгом предположении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ECA). Делимся статьей, где автор рассказывает про 4 пакета для причинно-следственного анализа данных.

👉Читать статью

#статьи

cmath.isclose

Метод cmath.isclose() проверяет, близки ли два комплексных значения. Этот метод возвращает логическое значение: True, если значения близки, иначе False. Для сравнения значений используется следующая формула: abs(a-b) <= max(rel tol x max(abs(a), abs(b)), abs tol).

#практика

Flask: SQLAlchemy

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Flask. В этот раз ты узнаешь, что такое SQLAlchemy и для чего используется. Продемонстрированы принципы создания и представления таблиц, а также добавление записей в таблицы.

👀Смотреть видео

#видео #flask

Подключение платежной системы к Telegram

Благодаря данной статье ты узнаешь, как разработать telegram-бота для приема платежей и развернуть его на облачном сервере. Для этого тебе понадобится aiogram – самая популярная библиотека для разработки ботов на Python.

👉Читать статью

#статьи

string.rindex

Метод rindex() возвращает самый высокий индекс подстроки внутри строки. Если подстрока не найдена, возникает исключение ValueError. При необходимости ты можешь указать, где поиск должен начинаться и заканчиваться. Данный метод аналогичен методу rfind() для строк. Отличие состоит в том, что rfind() возвращает -1, если подстрока не найдена, тогда как rindex() генерирует исключение.

#практика

TensorFlow: Градиентные алгоритмы оптимизации

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про TensorFlow. В этот раз продемонстрировано применение Tensorflow для задачи поиска оптимальных параметров, минимизируя функцию потерь различным алгоритмами градиентного спуска с оптимизаторами.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow