Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Множество (Set) — структура данных, которая позволяет достаточно быстро (в зависимости от реализации) применить операции add, erase и is_in_set. Но иногда этого не достаточно: например, невозможно перебрать все элементы в порядке возрастания, получить следующий / предыдущий по величине или быстро узнать, сколько элементов меньше данного есть в множестве. В таких случаях приходится использовать Упорядоченное множество (ordered_set). О том, как оно работает, и какие реализации есть для питона — далее.
У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые можно встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.
Консоль привлекает многих своей минималистичностью и эстетикой, но даже в ней иногда хочется выделить определённый фрагмент, чтобы показать его роль или значимость. Например, отметить зелёным текстом сообщение об успешном выполнении операции или обозначить длинный текст ошибки курсивом. О том, как это делать, а также о реализации на питоне — читайте далее.
3D сегментация зубов от поиска данных до конечного результата. Почти.
Если вы только собираетесь начать работу с визуализацией в Python, количество библиотек и решений вас определенно поразит:- Matplotlib- Seaborn- Plotly- Bokeh- Altair- FoliumНо какую из этих библиотек лучше выбрать для визуализации DataFrame? Некоторые библиотеки имеют больше преимуществ для использования в некоторых конкретных случаях. В этой статье приведены плюсы и минусы каждой из них. Прочитав эту статью, вы будете разбираться в функционале каждой библиотеки и будете способны подбирать для ваших потребностей оптимальную.
На сайте nalog.ru есть очень удобный сервис, который «покрывает» такие страхи владельца бизнеса как увод компании из под контроля без участия самого владельца. Отчасти естественно «покрывает», так как если захотят увести компанию, один сервис налоговой в этом не поможет. Сервис уведомляет владельца предприятия, если в налоговую попало заявление о внесении каких-либо изменений в отношении данных компании, содержащихся в ЕГРЮЛ. Далее владелец может среагировать на ситуацию, заблокировав регистрацию изменений, если они не были им инициированы. Чтобы реализовать этот своеобразный мониторинг, необходимо поставить на компанию так называемый «маяк». В данной статье посмотрим, как работает сервис, как и кто может поставить маяки, сколько их можно поставить и как все это сделать «пакетно» с помощью python.
Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.
Файлы блокнотов Jupyter, в смысле количества одного из самых быстрорастущих типов файлов на Github, предоставляют простой интерфейс для итераций при решении визуальных задач, будь то анализ наборов данных или написание документов с большим объёмом кода. Однако популярность блокнотов Jupyter сопровождается проблемами: в репозитории накапливается большое количество файлов ipynb, многие из которых находятся в нерабочем состоянии. В результате другим людям трудно повторно запустить или даже понять ваши блокноты. В этом руководстве рассказывается, как для автоматизации сквозного (end-to-end) тестирования блокнотов можно воспользоваться плагином pytest nbmake.
Обычно, когда я собираю корзину в супермаркете, я беру продукты по очереди в том порядке, в каком они находятся в списке. Недавно я шел по магазину и, наворачивая очередной круг в поисках товара, который лежит в отделе, где я уже был, я подумал, можно было бы сэкономить уйму времени составляя список так, чтобы, собирая продукты подряд, я бы шел по оптимальному маршруту, не прилагая умственных усилий. Сперва я хотел заранее составлять список таким образом, но это сложно и неинтересно, так что я решил автоматизировать этот процесс и вот что из этого вышло:
Мы рады объявить, что Pylance, наша быстрая и многофункциональная языковая поддержка Python в Visual Studio Code, официально вышла из предварительной версии и достигла своего первого стабильного выпуска.Ранее на этой неделе мы объявили, что, начиная с майского выпуска расширения Python, Pylance теперь также является сервером языка Python по умолчанию в Visual Studio Code. Pylance также теперь включен в пакет расширения ядра Python в качестве дополнительной зависимости, что означает, что мы автоматически установим его для вас, но у вас есть возможность использовать другой языковой сервер по вашему выбору.
Этот заключительный пост посвящен процессу предсказания на основе регрессии.
Прежде чем перейти к изучению нормального уравнения, давайте рассмотрим основы матричного и векторного умножения.
В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.
Хотя, возможно, и полезно знать, что две переменные коррелируют, мы не можем использовать лишь одну эту информацию для предсказания веса олимпийских пловцов при наличии данных об их росте или наоборот. При установлении корреляции мы измерили силу и знак связи, но не наклон, т.е. угловой коэффициент. Для генерирования предсказания необходимо знать ожидаемый темп изменения одной переменной при заданном единичном изменении в другой.
В предыдущих сериях постов для начинающих из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python мы рассмотрели методы описания выборок с точки зрения сводных статистик и методов статистического вывода из них параметров популяции. Такой анализ сообщает нам нечто о популяции в целом и о выборке в частности, но он не позволяет нам делать очень точные утверждения об их отдельных элементах. Это связано с тем, что в результате сведения данных всего к двум статистикам - среднему значению и стандартному отклонению - теряется огромный объем информации.
Перед нами стояла задача выявления групп клиентов, имеющих одинаковое инвестиционное поведение при совершении операций на организованных рынках ценных бумаг.
Для результативного решения задачи в первую очередь необходимо определиться с ее правильной постановкой.
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.
Вновь про ускорение и о связи PEP 659 с прошлогодним предложением от Марка Шеннона.
Если вам нравится изучать языки (или вы их преподаете), то вы наверняка сталкивались с таким способом освоения языка как параллельное чтение. Он помогает погрузиться в контекст, увеличивает лексикон и позволяет получить удовольствие от обучения. Читать тексты в оригинале параллельно с русскоязычными, на мой взгляд, стоит, когда уже освоены азы грамматики и фонетики, так что учебники и преподавателей никто не отменял. Но когда дело все же доходит до чтения, то хочется подобрать что-то по своему вкусу, либо что-то уже знакомое или любимое, а это часто невозможно, потому что такого варианта параллельной книги никто не выпускал. А если вы учите не английский язык, а условный японский или венгерский, то трудно найти вообще хоть какой-то интересный материал с параллельным переводом.
Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.