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

Быстрые дашборды с помощью DashExpress

Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно легко и быстро сделать полноценные дашборды на Python прямо в Jupyter Notebook. Для этого тебе понадобится DashExpress.

👉Читать статью

#статьи

file.truncate

Метод truncate() обрезает размер файла. Если присутствует необязательный аргумент size, файл усекается до этого размера. Размер по умолчанию соответствует текущей позиции. Текущая позиция файла не изменяется. Обратите внимание, что если указанный размер превышает текущий размер файла, результат зависит от платформы. Файл может остаться без изменений, увеличиться до указанного размера, как если бы он был заполнен нулями, или увеличиться до указанного размера с неопределенным новым содержимым.

#практика