wxPython: Буферизация графических данных

Делимся видео, где автор рассказывает про ускорение работы программы за счет использования буферизации графической информации. Рассматривается класс MemoryDC и методы Blit, SelectObject.

👀Смотреть видео

#видео #wxpython

Big-O нотация

Нотация Big-O описывает, как количество операций, необходимых для алгоритма, увеличивается по мере увеличения размера входных данных. Другими словами, сколько времени займет твой алгоритм при увеличении объема данных. Делимся статьей, где автор рассказывает про Big-O.

👉Читать статью

#статьи

rpartition

Метод rpartition() ищет последнее появление указанной строки-аргумента и разбивает строку на кортеж, содержащий три элемента. Первый элемент содержит часть перед указанной строкой. Второй элемент содержит указанную строку. Третий элемент содержит часть после строки.

#практика

TensorFlow: Математические операции

Делимся видео, где автор демонстрирует основные функции автозаполнения. Также рассмотрены основные математические операции в Tensorflow: сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

Малоизвестные возможности Pandas

Библиотека Pandas настолько глубока, что она позволяет выполнять практически любые операции с таблицами. Делимся статьей, где автор демонстрирует 25 возможностей Pandas. К ним относятся ExcelWriter, factorize, convert dtypes и многие другие.

👉Читать статью

#статьи #pandas

Math.erf

math.erf() используется для вывода функций ошибок. Функции ошибок широко используются в статистических вычислениях, машинном обучении и ряде теоретических приложений. Определяется как интеграл нормального распределения. К этой функции прилагается ряд правил. math.erf (-∞) = -1; math.erf (+∞) = 1; math.erf (-x) = -math.erf(x).

#практика

yield

Ключевое слово yield приостанавливает выполнение функции и отправляет значение обратно вызывающей стороне. При этом сохраняется состояние, чтобы позволить функции возобновиться с того места, где она остановилась. Когда функция возобновляет работу, она продолжает выполнение сразу после последнего запуска yield. Данная статья поможет разобраться с yield.

👉Читать статью

#статьи

Django: Классы представлений

Благодаря этому видео ты узнаешь, что такое классы представлений (Class-Based Views - CBV), как создаются и подключаются к маршрутам (метод as view()). Также ты познакомишься с различными атрибутами и методами.

👀Смотреть видео

#видео #django

math.isqrt

Метод math.isqrt() округляет квадратный корень в меньшую сторону до ближайшего целого числа. Число должно быть больше или равно 0. В данном примере продемонстрировано отличие isqrt от sqrt.

#практика

Импутация данных

Импутация — это метод, используемый для замены отсутствующих данных некоторым замещающим значением, чтобы сохранить большую часть данных/информации набора данных. Это необходимо, потому что удаление данных может привести к значительному уменьшению размера набора данных. Данная статья познакомит тебя с импутацией.

👉Читать статью

#статьи

Django: ForeignKey

ForeignKey — это поле (которое представляет столбец в таблице базы данных) и используется для создания связей «многие к одному» в таблицах. Стандартной практикой в реляционных базах данных является подключение данных с помощью ForeignKeys. Делимся видео, где автор рассказывает про ForeignKey.

👀Смотреть видео

#видео #django

capitalize

Метод capitalize() возвращает копию исходной строки и преобразует первый символ строки в заглавную (верхнюю) букву, а все остальные символы в строке превращаются в строчные буквы.

#практика

psycopg: Повышение безопасности приложений

psycopg — это адаптер базы данных PostgreSQL для языка программирования Python. Одной из основных целей является автоматическая адаптация типов PostgreSQL и Python вместе при выдаче запросов и получении результатов. В данной статье автор демонстрирует, как с помощью psycopg можно повысить безопасность твоих приложений.

👉Читать статью

#статьи

TensorFlow: Индексирование и изменение формы

Делимся видео, где автор рассказывает, как создавать неизменяемые и изменяемые тензоры. Также ты узнаешь, как менять значения тензоров, типы данных. Приведен обзор по индексированиям и срезам, а также способам изменении формы тензоров с помощью функций tf.reshape() и tf.transpose().

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

random.shuffle

Метод shuffle() принимает последовательность, например список, и реорганизует порядок элементов. Обрати внимание, этот метод изменяет исходный список. shuffle() не возвращает новый список.

#практика

Методы строк

Делимся видео, где автор рассказывает про различные методы строк. Рассматриваются следующие методы строк: upper, lower, count, rfind, index, replace, split, join, find, strip, isalpha, isdigit, rjust, ljust, rstrip, lstrip.

👀Смотреть видео

#видео

Оптимизация производительности

Делимся статьей, где автор рассказывает про профилировщики. Это набор статистических данных, описывающих, как часто и как долго выполняются различные части программы. Продемонстрирована работа cProfile, Pyinstrument, Eliot.

👉Читать статью

#статьи

random.uniform

В настоящее время всегда есть необходимость генерировать случайные числа в диапазоне. Метод uniform() возвращает случайное число с плавающей запятой между двумя указанными числами (включая оба).

#практика

Объект Series в Pandas

Объект Series похож на столбец в таблице. Это одномерный массив, содержащий данные любого типа. Если ничего не указано, значения помечаются своим порядковым номером. Первое значение имеет индекс 0, второе значение имеет индекс 1 и т. д. Данное видео демонстрирует работу с Series.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Обработка вложенных циклов и массивов

Делимся статьей, где автор демонстрирует 5 задач на обработку вложенных циклов и массивов. Ты научишься вычислять площадь незакрашенного холста, определять максимальный элемент в области, заполнять массив по диагоналям, складывать две матрицы и находить нужную строку в треугольнике Паскаля.

👉Читать статью

#статьи

random.choices

Метод choices() возвращает список со случайно выбранным элементом из указанной последовательности. Ты можешь взвесить вероятность каждого результата с помощью параметра weights или параметра cum weights. Последовательность может быть строкой, диапазоном, списком, кортежем или любой другой последовательностью.

#практика