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.
Один из самых распространенных вопросов, который может возникнуть у вас при знакомстве с миром pandas - это как перебирать строки в pandas Фрейм данных. Если вы освоились с использованием циклов в core Python, то этот вопрос вполне естественен.
Объекты Series и DataFrame в pandas являются мощными инструментами для изучения и анализа данных. Часть их возможностей обусловлена многогранным подходом к объединению отдельных наборов данных. С помощью pandas вы можете объединять, объединять и объединять свои наборы данных, что позволяет унифицировать и лучше понимать свои данные по мере их анализа.
В какой-то момент вашего пути по написанию кода на Python вы узнаете, что для открытия файлов следует использовать контекстный менеджер. Контекстные менеджеры Python позволяют легко закрыть ваши файлы как только вы закончите с ними.
Your Python Coding Environment on Windows: Setup GuideЗаинтересованы ли вы в написании кода на Python на компьютере с Windows? Возможно, вы уже давно пользуетесь Windows и начинаете программировать на Python, или, возможно, вы только начинаете осваивать macOS или Linux. В этом руководстве вы познакомитесь с простыми и гибкими настройками программирования на Python в Windows 10. Примечание: Большинство описанных здесь действий будут одинаково хорошо работать в Windows 11.
Цель этого руководства - познакомить опытного программиста на Python с основами языка Си и с тем, как он используется в исходном коде CPython. Предполагается, что у вас уже есть среднее представление о синтаксисе Python. Тем не менее, C - довольно ограниченный язык, и большая часть его использования в CPython подчиняется небольшому набору синтаксических правил. Достижение уровня понимания кода - это гораздо меньший шаг, чем умение эффективно писать на C. Это учебное пособие направлено на достижение первой цели, но не на достижение второй.