Построение графиков по данным из файла

Существуют большое количество способов построения графиков. В данной статье автор рассказывает, как построить графики при помощи интерпретируемого языка программирования Python.

👉Читать статью

#статьи

random.randrange

Используй функцию random.randrange(), чтобы получить случайное целое число из заданного диапазона. При желании ты можешь задать приращение. Например, random.randrange(0, 10, 2) вернет любое случайное число от 0 до 10 (0, 2, 4, 6, 8). Обрати внимание, число 10 не входит в список возможных результатов.

#практика

Реализация бинарного дерева

Благодаря данному видео ты узнаешь, как реализовать бинарное дерево на Python. Продемонстрировано добавление/удаление вершин дерева, обход дерева в глубину и ширину.

👀Смотреть видео

#видео

Sphinx

Sphinx – это генератор документации. Он ориентирован на документацию, в частности рукописную документацию, однако Sphinx также можно использовать для создания блогов и даже книг. Делимся статьей, где автор рассказывает про Sphinx.

👉Читать статью

#статьи

math.isqrt

Метод math.isqrt() округляет квадратный корень в меньшую сторону до ближайшего целого числа. Обрати внимание, число должно быть больше или равно 0. Если число отрицательное, возвращается ValueError. Если значение не является числом, он возвращает TypeError.

#практика

Алгоритм кластеризации DBSCAN

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про принцип работы алгоритма кластеризации DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise). Продемонстрирована реализация алгоритма на Python.

👀Смотреть видео

#видео

Плюсы и минусы FastAPI

FastAPI — это современный фреймворк, разработанный на Python. Данный фреймворк прост в использовании, его документация хорошо написана и проста в использовании. В данной статье автор рассказывает про преимущества и недостатки FastAPI.

👉Читать статью

#статьи

random.getrandbits

Метод getrandbits() модуля random используется для возврата целого числа с указанным количеством битов. Количество битов, требуемых в результате, передается в качестве параметра метода.

#практика

Агломеративная иерархическая кластеризация

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про виды иерархической кластеризации, агломеративную иерархическую кластеризацию. Продемонстрирован пример пеализация агломеративной иерархической кластеризации на языке Python.

👀Смотреть видео

#видео

Инструменты для создания GUI

Благодаря данной статье ты узнаешь, какие существуют инструменты для создания интерфейсов на Python. К ним относятся: Tkinter, Eel, PyQt и многие другие. А в комментариях под этим постом ты можешь рассказать, какими инструментами пользуешься!

👉Читать статью

#статьи

statistics.variance

Метод statistics.variance() вычисляет дисперсию по выборке данных (из совокупности). Большая дисперсия указывает на то, что данные разбросаны, а небольшая дисперсия указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы вычислить дисперсию всей совокупности, используй метод statistics.pvariance().

#практика

Решающие деревья в задачах регрессии

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про принцип использования решающих деревьев в задачах регрессии. Продемонстрирована реализация решающих деревьев с помощью пакета Scikit Learn языка Python на основе классов DecisionTreeClassifier и DecisionTreeRegressor.

👀Смотреть видео

#видео

Динамическое создание закладок в Word

Делимся статьей, где автор рассказывает про динамическое создание закладок и ссылок на них в документах Word. Для этого тебе понадобится модуль python-docx-template. Данный модуль используется для генерации файлов docx по шаблону.

👉Читать статью

#статьи

random.shuffle

shuffle() — это встроенный метод модуля random. Используется для перемешивания последовательности (списка). Это значит, что изменяется положение элементов последовательности. Метод shuffle() нельзя использовать для перемешивания неизменяемых типов данных, таких как строки.

#практика

Случайные деревья и случайный лес

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про общую идею композиции простых алгоритмов в соответствии с идеей бэггинга (bagging). Продемонстрирован способ разбиения обучающей выборки на несколько подвыборок по алгоритму бутстрэп (bootstrap).

👀Смотреть видео

#видео

Особенности разработки автотестов

Автоматическое тестирование — это выполнение тестов скриптом, а не человеком. В данной статье автор рассказывает про особенности разработки автотестов различными инструментами.

👉Читать статью

#статьи

math.acos

Метод math.acos() возвращает значение арккосинуса числа. Параметр, передаваемый в math.acos(), должен лежать в диапазоне от -1 до 1. Обрати внимание, math.acos(-1) вернет значение PI.

#практика

Множественное наследование

Делимся видео, где автор рассказывает про множественное наследование (multiple inheritance) в Python. Ты узнаешь, зачем это нужно. Демонстрируется пример использования при реализации идеи миксинов (mixins).

👀Смотреть видео

#видео

Аналитика небольших данных

Благодаря данной статье ты узнаешь, как совместить Excel, Python и SQL с помощью инструментов с открытым исходным кодом. В результате тебе будет проще работать с небольшим объемом данных.

👉Читать статью

#статьи

random.getstate

Метод getstate() модуля random возвращает объект с текущим внутренним состоянием генератора случайных чисел. Этот объект можно передать методу setstate() для восстановления состояния. В этот метод не передаются никакие параметры.

#практика

Введение в бустинг

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про принципы построения композиции при бустинге (boosting). Продемонстрирована реализация алгоритма AdaBoost на Python.

👀Смотреть видео

#видео