Изображения являются неотъемлемой частью нашего окружения, и способность манипулировать ими или изменять их внешний вид — ценный навык. Обработка изображений находит свое применение в широком спектре областей, включая визуализацию данных и машинное обучение, где автоматизированные системы обрабатывают тысячи изображений одновременно.
В этой статье мы рассмотрим базовый метод обработки изображений, который включает преобразование изображений RGB (красный, зеленый, синий) в изображения в оттенках серого (черно-белые). Для этого мы воспользуемся Matplotlib, популярной библиотекой Python, известной своими возможностями создания графиков и визуализации данных. Кроме того, мы рассмотрим несколько практических примеров преобразования изображений RGB в оттенки серого с помощью Matplotlib.
Numpy предоставляет нам множество функций для выполнения различных типов операций с массивами Numpy, одна из них — функция numpy.min()
. Функция numpy.min()
используется для поиска минимального значения в массивах. В этой статье мы рассмотрим три способа найти минимальный элемент массива с помощью этой функции. Давайте сначала посмотрим на синтаксис, параметры и возвращаемое значение функции numpy.min()
.
Библиотека Python Pandas хорошо известна своей способностью эффективно хранить и извлекать данные. DataFrames Pandas также упрощает визуализацию данных и манипулирование ими. В этой статье мы рассмотрим одну из важнейших функций Pandas — query()
, которая позволяет нам фильтровать и отображать определенные записи из DataFrame в соответствии с нашими потребностями, аналогично использованию системы базы данных с языком запросов. Мы рассмотрим запрос к DataFrame с помощью query()
с некоторыми примерами.
Pandas — это библиотека анализа и обработки данных на Python, которая позволяет пользователю читать и работать с различными типами данных. Для хранения данных и управления ими Pandas использует DataFrames. DataFrames в Pandas — это двумерные изменяемые табличные структуры, содержащие строки и столбцы, очень похожие на электронную таблицу. В этой статье мы сосредоточимся на замене нескольких значений в DataFrame на Pandas, а также на некоторых примерах.
На прошлой неделе я создал приложение Flutter для запуска генератора наборов Julia на сервере Python gRPC. В этом примере проекта обсуждается интеграция Flutter и Python. У меня было предубеждение по поводу того, что Python очень медленный. Удивительно, но, используя Numba и внося несколько изменений (@njit(parallel=True
) и prange()
) в исходный код Python, я добился прироста производительности примерно в 350 раз, измеряемого в кадрах в секунду (FPS) в пользовательском интерфейсе. Все происходит через gRPC с издержками сериализации/десериализации между процессами Flutter и Python.
Ошибки могут как раздражать, так и расстраивать. Часто эти исключения возникают из-за неправильной реализации или использования.
Программистам крайне важно предвидеть исключения и правильно их обрабатывать. На протяжении этого урока мы рассмотрим наиболее распространенные исключения и воспользуемся практическими примерами, чтобы объяснить основы обработки ошибок.
В этой статье я покажу, как построить API-детектор токсичных комментариев с помощью FastAPI.
Из приведенного ниже изображения видно, что API отреагировал на текст "trash stuff" с ответом "toxic comment" и степенью токсичности комментария.
Если вы когда-нибудь задавались вопросом, как компании понимают мнение клиентов или как платформы социальных сетей оценивают общественное мнение, вы попали по адресу. Анализ настроений — это увлекательная область на стыке науки о данных и обработки естественного языка, а Python — один из самых популярных языков для выполнения этого анализа. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в Python или просто новичком в мире анализа настроений, это руководство создано специально для вас.
Совместное использование Bash и Python для автоматизации задач в системе Linux — мощная комбинация. Bash — это оболочка по умолчанию в большинстве дистрибутивов Linux, а Python — универсальный язык сценариев.
Вот пошаговое руководство о том, как начать использовать их вместе для автоматизации:
Парсинг веб-страниц стал незаменимым инструментом для сбора данных, позволяющим разработчикам и энтузиастам данных получать доступ к ценной информации из Интернета. Такие инструменты, как BeautifulSoup4 и Selenium, — это удобные инструменты, которые максимально упрощают эту задачу, особенно для одноразовых сценариев и базовых рабочих процессов.
Однако парсинг веб-страниц часто является лишь первым шагом в более широком процессе извлечения, преобразования, загрузки (ETL). По мере роста ваших потребностей будет расти и количество пользовательских сценариев. Без структуры для организации этих одноразовых сценариев это неизбежно приведет к путанице в будущем.
Python - высокоуровневый язык программирования созданный Гвидо ван Россумом еще в 1980 году. Мощный, одновременно поддерживающий несколько парадигм программирования, на сегодняшний день используется во многих сферах деятельности, от программирования микроконтроллеров и до создания сложных микросервисных веб приложений.
Присоединяйся в тусовку
Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.
В этом месте могла бы быть ваша реклама
Разместить рекламу