Списки являются одной из четырех наиболее часто используемых структур данных в Python, и в основном они используются для хранения набора данных.

Списки и словари являются одними из наиболее часто используемых структур данных для программирования на Python.

В этом посте я делюсь 9 лайфхаками для списков и словарей Python. Поскольку списки и словари являются одними из наиболее часто используемых структур данных в Python, понимание и способность использовать эти фрагменты кода для различных вариантов использования позволит вам стать лучшим программистом на следующем собеседовании.

Сигналы django могут стать полезными, когда мы пытаемся разработать некоторую функциональность, основанную на событиях, в нашем бэкэнде.

В django у нас есть два объекта, один из которых является отправителем, а другой - получателем, отправитель отправит сигнал о любом конкретном событии, и все получатели, которые прослушивают это событие, уведомляются сигналом и выполняют определенные действия.

Если вы похожи на меня и у вас есть десятки различных проектов Python, управление правильными пакетами, библиотеками и версиями и их поддержка могут стать настоящей проблемой. Зависимости одного проекта могут отличаться от другого, или определенные версии библиотек могут не подходить для конкретной кодовой базы. Использование виртуальных сред — отличный способ организовать ваши проекты и отделить их друг от друга. Они используются по разным причинам: от изоляции зависимостей вашего проекта до обеспечения согласованности версий пакетов и создания отдельных сред для подготовки и производства.

Вы, наверное, слышали о Wolfram Mathematica, GNU Octave и Mathworks Matlab. Эти три — помимо R Programming и Maple — представляют собой триаду математических инструментов для ученых и инженеров из разных областей. Но держу пари, вы еще не слышали о SageMath.

В этой статье мы узнаем о мощной библиотеке для Python под названием Rich.

Rich — это библиотека Python для записи форматированного текста (с цветом и стилем) на терминал. Она позволяет отображать расширенный контент, такой как таблицы, markdown и код с подсветкой синтаксиса.

Итак, почему это полезно? Если вы не используете такой инструмент, как Rich, вывод вашего кода на терминал может быть немного скучным и трудным для понимания. Если вы хотите сделать его понятнее и красивее, вы, вероятно, захотите использовать Rich — и вы попали в нужное место, чтобы узнать, как это сделать.

В этой статье мы научимся анализировать речь с помощью анализа настроений. Анализ настроений — это процесс понимания мнения или эмоционального тона при написании предложения. Это отличная тема, обычно рассматриваемая в рамках темы «Обработка естественного языка».

С развитием моделей искусственного интеллекта методы NLP также стали более продуманными и интеллектуальными при понимании людей. Анализ настроений сейчас используется во многих отраслях, от чат-ботов до исследований отзывов о продуктах.

Вы можете создать функцию на Python, которая принимает переменное количество аргументов. В этом посте вы узнаете, как определять такие функции, используя значения по умолчанию, ключевые слова и произвольные аргументы.

Эта статья расскажет вам о функциях, в том числе о том, что они собой представляют, их синтаксисе, компонентах и ​​типах. Вы также узнаете, как написать функцию Python.

Деревья решений просты и легко объяснимы. Они могут быть легко отображены графически и следовательно, допускают гораздо более простую интерпретацию. Они также являются довольно популярным и успешным оружием, когда речь идет о соревнованиях по машинному обучению (например Kaggle).

Однако простота на первый взгляд не означает, что алгоритм и лежащие в его основе механизмы скучны или даже тривиальны.

В следующих разделах мы собираемся поэтапно реализовать дерево решений для классификации, используя только Python и NumPy. Мы также узнаем о концепциях энтропии и получения информации, которые дают нам средства для оценки возможных расщеплений, что позволяет нам разумно вырастить дерево решений.

Но прежде чем погрузиться непосредственно в детали реализации, давайте установим некоторые базовые интуитивные представления о деревьях решений в целом.