Pandas: Введение
pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame.
Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам.
DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк.
#практика #pandas
pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame.
Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам.
DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк.
#практика #pandas
👍41🔥1
Разработка игр на Python: Часть 4
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как заполнить экран армией пришельцев, созданных на базе одного класса.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как заполнить экран армией пришельцев, созданных на базе одного класса.
👀Смотреть видео
#видео
🔥15👍6
Поиск в ширину
Поиск в ширину (Breadth-First Search, BFS) — это алгоритм обхода или поиска в графах и деревьях, который последовательно исследует все узлы на текущем уровне, прежде чем перейти к следующему уровню. Этот метод полезен для нахождения кратчайшего пути в невзвешенном графе или для посещения всех узлов в правильном порядке. Делимся статьей, где автор рассказывает про этот алгоритм.
👉Читать статью
#статьи
Поиск в ширину (Breadth-First Search, BFS) — это алгоритм обхода или поиска в графах и деревьях, который последовательно исследует все узлы на текущем уровне, прежде чем перейти к следующему уровню. Этот метод полезен для нахождения кратчайшего пути в невзвешенном графе или для посещения всех узлов в правильном порядке. Делимся статьей, где автор рассказывает про этот алгоритм.
👉Читать статью
#статьи
🔥13👍8
Pandas: Чтение и запись данных
pandas поддерживает чтение и запись данных из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL и JSON.
Файлы CSV — это один из самых распространенных форматов для хранения данных. Здесь мы читаем данные из файла data.csv в DataFrame.
Если ты хочешь сохранить измененные данные, pandas позволяет экспортировать DataFrame обратно в файл CSV. Файл output.csv будет создан без индексов.
#практика
pandas поддерживает чтение и запись данных из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL и JSON.
Файлы CSV — это один из самых распространенных форматов для хранения данных. Здесь мы читаем данные из файла data.csv в DataFrame.
Если ты хочешь сохранить измененные данные, pandas позволяет экспортировать DataFrame обратно в файл CSV. Файл output.csv будет создан без индексов.
#практика
👍26
Разработка игр на Python: Часть 5
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как делать коллизии между объектами, обрабатывать столкновения с пушкой и реализовать уничтожение пришельцев.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как делать коллизии между объектами, обрабатывать столкновения с пушкой и реализовать уничтожение пришельцев.
👀Смотреть видео
#видео
👍12
Управление документации проекта
В данной статье автор рассказывает про библиотеку, которая позволяет легко создавать базовую структуру документации проекта и контролировать ее изменение. Это будет полезно тем, кто сталкивался с необходимостью организации и планирования проекта.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор рассказывает про библиотеку, которая позволяет легко создавать базовую структуру документации проекта и контролировать ее изменение. Это будет полезно тем, кто сталкивался с необходимостью организации и планирования проекта.
👉Читать статью
#статьи
👍11🔥3
Pandas: Основные операции с DataFrame
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
#практика #pandas
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
#практика #pandas
👍22
Разработка игр на Python: Часть 6
Делимся последней частью видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как отображать текущий счет, сохранять рекорд в текстовом файле, а также настраивать отображение количества оставшихся жизней.
👀Смотреть видео
#видео
Делимся последней частью видео, благодаря которому ты сделаешь игру по мотивам “Space Invaders” с использованием библиотеки Pygame. В данном видео автор рассказывает, как отображать текущий счет, сохранять рекорд в текстовом файле, а также настраивать отображение количества оставшихся жизней.
👀Смотреть видео
#видео
👍15
Нейросеть для распознавания цифр
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — это специальный тип искусственных нейронных сетей, разработанный для эффективной обработки данных, имеющих сетчатую структуру, например, изображений. Простыми словами, они помогают компьютерам “видеть” и распознавать объекты на изображениях или видео. Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью CNN можно распознавать цифры.
👉Читать статью
#статьи
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — это специальный тип искусственных нейронных сетей, разработанный для эффективной обработки данных, имеющих сетчатую структуру, например, изображений. Простыми словами, они помогают компьютерам “видеть” и распознавать объекты на изображениях или видео. Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью CNN можно распознавать цифры.
👉Читать статью
#статьи
👍13🔥4
Работа со строками: Часть 3
Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого вхождения подстроки или -1, если не найдено. replace() — заменяет одну подстроку на другую.
Разбить строку на части можно с помощью split(), который возвращает список.
Строковые методы isalpha(), isdigit(), isalnum() помогают проверить, состоит ли строка из букв, цифр или является ли она алфавитно-цифровой.
#практика
Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого вхождения подстроки или -1, если не найдено. replace() — заменяет одну подстроку на другую.
Разбить строку на части можно с помощью split(), который возвращает список.
Строковые методы isalpha(), isdigit(), isalnum() помогают проверить, состоит ли строка из букв, цифр или является ли она алфавитно-цифровой.
#практика
🔥21👍9🤣1
Работа с модулями
В Python модули — это файлы с кодом на языке Python, которые можно импортировать в другие программы. Модули помогают организовывать код, повторно использовать его и упрощают работу с большими проектами. Они могут содержать функции, переменные и классы. Благодаря данному видео ты научишься работать с модулями.
👀Смотреть видео
#видео
В Python модули — это файлы с кодом на языке Python, которые можно импортировать в другие программы. Модули помогают организовывать код, повторно использовать его и упрощают работу с большими проектами. Они могут содержать функции, переменные и классы. Благодаря данному видео ты научишься работать с модулями.
👀Смотреть видео
#видео
👍12
Python 3.13: Free-Threading
Free-threading в Python 3.13 — это экспериментальная функция, направленная на устранение GIL (Global Interpreter Lock), что позволяет Python использовать настоящую многопоточность. GIL — это механизм, который ограничивает выполнение одного потока в Python-интерпретаторе, даже на многопроцессорных системах. Из-за GIL Python эффективно работает в одном потоке, что ограничивает производительность многопоточных программ. Делимся статьей, где автор рассказывает про free-threading.
👉Читать статью
#статьи
Free-threading в Python 3.13 — это экспериментальная функция, направленная на устранение GIL (Global Interpreter Lock), что позволяет Python использовать настоящую многопоточность. GIL — это механизм, который ограничивает выполнение одного потока в Python-интерпретаторе, даже на многопроцессорных системах. Из-за GIL Python эффективно работает в одном потоке, что ограничивает производительность многопоточных программ. Делимся статьей, где автор рассказывает про free-threading.
👉Читать статью
#статьи
👍27
Pandas: Агрегация и группировка данных
Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и применить к ним агрегатные функции. Метод groupby создает группы по значению столбца Age и применяет функцию mean() для вычисления средней зарплаты в каждой группе.
#практика #pandas
Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и применить к ним агрегатные функции. Метод groupby создает группы по значению столбца Age и применяет функцию mean() для вычисления средней зарплаты в каждой группе.
#практика #pandas
👍10
Алгоритм Дейкстры
Алгоритм Дейкстры позволяет найти кратчайший путь между любыми двумя вершинами графа. Он отличается от минимального остовного дерева тем, что кратчайшее расстояние между двумя вершинами может не включать все вершины графа. Благодаря данному видео ты познакомишься с алгоритмом Дейкстры.
👀Смотреть видео
#видео
Алгоритм Дейкстры позволяет найти кратчайший путь между любыми двумя вершинами графа. Он отличается от минимального остовного дерева тем, что кратчайшее расстояние между двумя вершинами может не включать все вершины графа. Благодаря данному видео ты познакомишься с алгоритмом Дейкстры.
👀Смотреть видео
#видео
👍14
seaborn: Функция scatterplot()
Функция scatterplot в библиотеке Seaborn используется для построения диаграммы рассеяния (scatter plot), которая помогает визуализировать зависимость между двумя переменными. Эта функция позволяет отображать точки данных на плоскости, где одна переменная показана по оси X, а другая по оси Y. Делимся статьей, где автор рассказывает про данную функцию.
👉Читать статью
#статьи
Функция scatterplot в библиотеке Seaborn используется для построения диаграммы рассеяния (scatter plot), которая помогает визуализировать зависимость между двумя переменными. Эта функция позволяет отображать точки данных на плоскости, где одна переменная показана по оси X, а другая по оси Y. Делимся статьей, где автор рассказывает про данную функцию.
👉Читать статью
#статьи
🔥10👍9
Работа с файлами
Благодаря данному видео ты научишься работать с текстовыми файлами в Python. Рассматриваются методы для чтения и записи файлов.
👀Смотреть видео
#видео
Благодаря данному видео ты научишься работать с текстовыми файлами в Python. Рассматриваются методы для чтения и записи файлов.
👀Смотреть видео
#видео
👍8🔥2
RxPY
RxPY (Reactive Extensions for Python) — это библиотека для создания асинхронных и событийно-управляемых программ на Python, основанная на модели ReactiveX. Она позволяет работать с последовательностями данных (потоками) и событий, что упрощает обработку данных в реальном времени и работу с асинхронными задачами. Делимся статьей, где автор рассказывает про данную библиотеку.
👉Читать статью
#статьи
RxPY (Reactive Extensions for Python) — это библиотека для создания асинхронных и событийно-управляемых программ на Python, основанная на модели ReactiveX. Она позволяет работать с последовательностями данных (потоками) и событий, что упрощает обработку данных в реальном времени и работу с асинхронными задачами. Делимся статьей, где автор рассказывает про данную библиотеку.
👉Читать статью
#статьи
👍6🔥2