Линейный дискриминантный анализ

Линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis, LDA) — это метод в машинном обучении, который используется для классификации и извлечения признаков. Применяется для поиска линейных комбинаций признаков, которые наилучшим образом разделяют два или более класса объектов или событий. Делимся статьей, где автор рассказывает про LDA.

👉Читать статью

#статьи

set.remove

Метод remove() удаляет указанный элемент из множества и обновляет множество. Он не возвращает никакого значения. Если элемент, переданный в remove(), не существует, генерируется исключение KeyError.

#практика

Python Flet: Текстовый редактор

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про UI дизайн приложений. В этот раз ты создашь программу по типу Текстовый редактор. Будет реализована выборка файлов через диалоговое окно, а также процесс чтения и записи данных в файл.

👀Смотреть видео

#видео

Фреймворк Nameko

Nameko — это фреймворк для создания микросервисов на Python. Делимся статьей, где автор знакомит с особенностями данного фреймворка.

👉Читать статью

#статьи

MySQL: RIGHT JOIN

RIGHT JOIN используется для объединения строк из двух таблиц на основе условия, где все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой таблицы возвращаются. Если нет соответствующих строк в левой таблице, то NULL значения заполняются в столбцах левой таблицы. В этом примере, все строки из таблицы Customers будут возвращены, а соответствующие строки из таблицы Orders будут включены. Если нет соответствующих заказов для клиентов, то будут возвращены NULL значения.

#практика #mysql

ChatGPT: Интеграция API в проект

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про разработку программ на основе Python и ChatGPT. В этот раз ты научишься выполнять подключение ChatGPT к своему проекту.

👀Смотреть видео

#видео

Основные типы распределений вероятностей

В данной статье автор демонстрирует, как генерируются те или иные распределения на конкретных примерах. К ним относятся: Биномиальное распределение, распределение Пуассона, Вейбулла и многие другие.

👉Читать статью

#статьи

tuple.index

Метод index() в Python используется для того, чтобы найти индекс первого вхождения определенного элемента в кортеже (tuple). Если элемент не найден в кортеже, будет вызвано исключение ValueError.

#практика

Телеграм-бот: Бот для конвертации валют

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься разрабатывать телеграм-бота на Python. В этот раз автор демонстрирует создание бота для конвертации валют.

👀Смотреть видео

#видео

Seaborn: Управление цветами

В данной статье автор рассказывает про работу с цветом при визуализации графиков. Файлы для этой статьи – код, датасет и графики – ты сможешь найти на GitHub.

👉Читать статью

#статьи

MySQL: OFFSET

Ключевое слово OFFSET используется в комбинации с LIMIT для выполнения постраничного вывода результатов запроса к базе данных. Например, если у тебя есть таблица с большим количеством записей, и ты хочешь вывести результаты постранично, используй LIMIT для указания количества записей на странице и OFFSET"для указания смещения (то есть, сколько записей пропустить перед выводом следующей страницы).

#практика #mysql

ChatGPT: Телеграм-бот

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про разработку программ на основе Python и ChatGPT. В этот раз ты научишься разрабатывать Телеграм-бота, что будет работать с API ChatGPT.

👀Смотреть видео

#видео

Бэггинг и случайный лес

Случайный лес — это алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации, регрессии и других задач. Он обладает рядом преимуществ, включая хорошую точность предсказания, устойчивость к переобучению и способность работать с большим количеством признаков. Делимся статьей, где автор рассказывает про бэггинг и случайный лес.

👉Читать статью

#статьи

MySQL: DROP TABLE

DROP TABLE в MySQL удаляет существующую таблицу из базы данных. Это действие необратимо и приведет к удалению всех данных, хранящихся в этой таблице. Поэтому будь осторожен при использовании этой команды, чтобы не потерять важные данные.

#практика #mysql

Советы при работе с Pandas

В данной статье автор собрал несколько советов и подводных камней, которые следует избегать для чистоты кода на Pandas. А в комментариях под этим постом ты можешь поделиться своими советами!

👉Читать статью

#статьи

Flask: Разработка страниц и добавление стилей

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует разработку страниц и добавление стилей.

👀Смотреть видео

#видео

Подборка литературы

В данной статье автор собрал пять книг, которые могут быть полезны для любого Python-разработчика. А в комментариях под этим постом ты можешь поделиться своими книгами!

👉Читать статью

#статьи

percentile

Функция percentile используется для вычисления перцентиля в наборе данных. Перцентиль — это значение, ниже которого падает определенный процент наблюдений в наборе данных. Например, 50-й перцентиль (также известный как медиана) означает, что 50% значений меньше этого значения, а остальные 50% больше.

#практика

Приложение для управления расходами

Данное простое приложение позволяет тебе управлять своими расходами.

expenses = []

def add_expense():
    item = input("Введите название расхода: ")
    cost = float(input("Введите сумму: "))
    expenses.append((item, cost))
    print("Расход успешно добавлен.")

def view_expenses():
    total = 0
    if not expenses:
        print("У вас пока нет расходов.")
    else:
        print("Ваши расходы:")
        for item, cost in expenses:
            print(f"{item}: {cost}")
            total += cost
        print(f"Общая сумма расходов: {total}")

while True:
    print("\nВыберите действие:")
    print("1. Добавить расход")
    print("2. Просмотреть расходы")
    print("3. Выйти")

    choice = input("Введите номер действия: ")

    if choice == '1':
        add_expense()
    elif choice == '2':
        view_expenses()
    elif choice == '3':
        break
    else:
        print("Некорректный выбор. Пожалуйста, выберите существующий пункт меню.")

Простой Python