Python поддерживает широкий спектр арифметических операторов, которые вы можете использовать при работе с числами в вашем коде. Одним из таких операторов является оператор по модулю (%), который возвращает остаток от деления двух чисел.
Хотя математика и компьютерное программирование не так сильно взаимосвязаны, как может показаться некоторым, числа являются неотъемлемой частью любого языка программирования, и Python не является исключением.
Декораторы - довольно полезная функция Python. Однако может показаться, что любые ресурсы или знания, окружающие их, делают всю концепцию непостижимой. Но на самом деле декораторы довольно просты. Читайте дальше, и мы покажем вам, почему.
Списки легко распознать в Python. Всякий раз, когда мы видим скобки '[]', мы знаем, что речь идет о списках. Объявлять списки в Python очень просто.
REGEX - это модуль, используемый для сопоставления регулярных выражений в языке программирования Python. На самом деле, REGEX - это сокращение от регулярных выражений, которые обозначают шаблон символов, используемых в строке. Это понятие может применяться к простым словам, телефонным номерам, адресам электронной почты или любым другим шаблонам.
Второй после списка в Python, словарь или "dict" - это место в памяти для хранения серии значений - также называемое коллекцией. Особенностью словаря является то, что ссылки на значения делаются не по порядку с использованием числового индекса. Скорее, в словаре, на значения ссылаются с помощью определяемого пользователем ключа , так же как слова в физическом словаре являются "ключами", связанными с "значением" их смысла. Этот ключ обычно представляет собой строку, но может быть любым типом данных.
Форматирование строк является надежной и мощной частью инструментария любого программиста на Python - почти каждая часть производственного программного обеспечения так или иначе использует его преимущества. Однако средства форматирования строк сильно изменились за время существования Python. От форматирования %, метода format() до форматированных строковых литералов - возможности форматирования строк не ограничены.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой используются статистические методы, чтобы дать компьютерным системам возможность «обучаться» (например, постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи) на основе данных без явного программирования. Подумайте, насколько эффективно (или нет) Gmail обнаруживает спам или насколько хорошим стал синтез речи с появлением Siri, Alexa и Google Home.
Python — очень универсальный язык программирования высокого уровня. Он имеет обширную стандартную библиотеку, поддержку нескольких парадигм программирования и большую внутреннюю прозрачность. При желании вы можете заглянуть в нижние уровни Python и изменить их — и даже изменить среду выполнения «на лету» по мере выполнения программы.
Python — самый быстрорастущий язык программирования. Это неудивительно, учитывая, что он прост, удобен в использовании, бесплатен и применим для многих вычислительных задач. В частности, специалисты по данным оценили эффективный синтаксис Python, его обучаемость и простоту интеграции с другими языками, такими как C и C++.
Веб-скрапинг — это метод, используемый для извлечения большого количества данных с веб-сайтов и форматирования их для использования в различных приложениях. Веб-скрапинг позволяет нам автоматически извлекать данные и представлять их в пригодной для использования конфигурации или обрабатывать и хранить данные в другом месте. Собранные данные также могут быть частью конвейера, где они рассматриваются как входные данные для других программ.
Пока я проводил выходные за одним из моих любимых занятий, написанием кода на Python, я нашел способ сгенерировать 3D QR-код моего пароля WIFI. В процессе у меня было несколько интересных прозрений, в основном то, что интерфейсы командной строки (CLI) и веб-приложения имеют некоторые поразительные общие черты.
Если вы специалист по данным, вы, вероятно, тратите много времени на очистку и обработку данных для использования в своих приложениях. Одной из основных библиотек для подготовки данных является библиотека Pandas для Python.
Как часто, по вашему мнению, наука о данных затрагивает вас в той или иной форме? Чтобы найти путь к этой статье, вероятно, потребовалась целая куча науки о данных (уууууу). Чтобы немного упростить ситуацию, я объясню, что для меня значит наука о данных. «Наука о данных — это искусство применения научных методов анализа к любым данным, чтобы мы могли получить важную информацию».
Библиотека Python pandas часто используется для импорта, управления и анализа наборов данных в различных форматах. В этой статье мы будем использовать его для анализа цен на акции Amazon и выполнения некоторых основных операций с временными рядами.
Одним из наиболее важных факторов, определяющих популярность Python как языка статистического моделирования, является его широкое использование в качестве предпочтительного языка в науке о данных и машинном обучении.
Закрой глаза. Теперь представьте идеальный мир данных. Что ты видишь? Что вы хотите увидеть? Точно, я тоже. Безупречно сбалансированный набор данных. Набор данных, метки которых образуют великолепное соотношение 1:1: 50% того, 50% того; ни чуть левее, ни чуть правее. Просто идеально сбалансировано, как и все должно быть. Теперь откройте глаза и вернитесь в реальный мир.
В этом руководстве вы узнаете, как создать повторно используемую служебную функцию, которая гарантирует допустимые целочисленные входные данные от интерактивного пользователя. Попутно вы узнаете об инструментах Python для получения строки из консоли и преобразования этой строки в целое число.
Вы написали скрипт на Python, которым гордитесь, и теперь хотите показать его миру. Но как? Большинство .py людей не будут знать, что делать с вашим файлом. Преобразование вашего скрипта в веб-приложение на Python - отличное решение, позволяющее сделать ваш код доступным для широкой аудитории. В этом руководстве вы узнаете, как перейти от локального скрипта на Python к полностью развернутому веб-приложению Flask, которым вы можете поделиться со всем миром.
Итераторы Python и iterables — это два разных, но связанных инструмента, которые пригодятся, когда вам нужно выполнить итерацию по потоку данных или контейнеру. Итераторы обеспечивают и контролируют процесс итерации, в то время как итерации обычно содержат данные, которые вы хотите перебирать по одному значению за раз.