Каким будет результат следующего выражения -31 % 10?
Результатом выражения -31 % 10 будет 9. Это происходит потому, что для отрицательных чисел оператор % возвращает остаток от деления первого числа на второе немного другим образом. -31 % 10 = -3 — 1/10 и в ответ мы получим 10 — 1 = 9.
Результатом выражения -31 % 10 будет 9. Это происходит потому, что для отрицательных чисел оператор % возвращает остаток от деления первого числа на второе немного другим образом. -31 % 10 = -3 — 1/10 и в ответ мы получим 10 — 1 = 9.
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?
Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? В нашей статье подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.
Для любого Data Scientist'а важно умение программировать, забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python
🔗 Статья
Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? В нашей статье подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.
Для любого Data Scientist'а важно умение программировать, забирайте наш курс:
🔗 Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024
Рассказываем в нашей статье, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования.
Ознакомьтесь со статьей, а также забирайте наши курсы для Data Science:
🔵 Базовые модели ML и приложения
🔵 Математика для Data Science
🔗 Статья
Рассказываем в нашей статье, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования.
Ознакомьтесь со статьей, а также забирайте наши курсы для Data Science:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python
A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.
В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.
👉 Читать статью
В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.
👉 Читать статью
❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉авторов в наше медиа proglib.io
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉авторов в наше медиа proglib.io
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
ad.proglib.io
Вакансии в медиа «Библиотека программиста»
Количество проектов в редакции постоянно растет, так что нам всегда нужны специалисты
Как устроено преобразование типов в Python ?
▪️Преобразование типов — это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
▪️Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
▪️Python позволяет избежать потери данных в неявном преобразовании типов.
▪️Явное преобразование типов также называется приведением типов, типы данных объекта преобразуются с использованием предопределенной функции.
▪️При приведении типов может произойти потеря данных, поскольку мы приводим объект к определенному типу данных.
▪️Преобразование типов — это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
▪️Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
▪️Python позволяет избежать потери данных в неявном преобразовании типов.
▪️Явное преобразование типов также называется приведением типов, типы данных объекта преобразуются с использованием предопределенной функции.
▪️При приведении типов может произойти потеря данных, поскольку мы приводим объект к определенному типу данных.
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам
Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.
🔗 Статья
Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.
🔗 Статья
Зачем нужен Temporian в проекте?
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении — с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas. Документация доступна по ссылке.
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении — с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas. Документация доступна по ссылке.
🔝 React не нужен: 5 альтернативных фреймворков/библиотек
React — самый популярный инструмент для разработки фронтенда. Но не каждому проекту он нужен: есть несколько отличных библиотек и фреймворков, которые гораздо проще и во многом эффективнее.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
React — самый популярный инструмент для разработки фронтенда. Но не каждому проекту он нужен: есть несколько отличных библиотек и фреймворков, которые гораздо проще и во многом эффективнее.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Напишите функцию, которая принимает на вход строку и возвращает количество уникальных слов в этой строке. Считайте, что слова разделяются пробелами, знаками препинания должны быть удалены. Напишите код и расскажите, как вы обрабатываете знаки препинания. Какие дополнительные оптимизации можно внести?
Объяснение:
В этом коде мы используем string.punctuation для определения знаков препинания и str.translate() для удаления их из строки. Затем мы приводим всю строку к нижнему регистру и разбиваем ее на слова, считая количество уникальных слов с использованием множества (set).
Оптимизации:
Мы могли бы использовать регулярные выражения для более точного удаления знаков препинания и разделения слов. Вместо создания промежуточного списка words, мы могли бы сразу подсчитывать уникальные слова при проходе по строке, что сэкономило бы память.
Объяснение:
В этом коде мы используем string.punctuation для определения знаков препинания и str.translate() для удаления их из строки. Затем мы приводим всю строку к нижнему регистру и разбиваем ее на слова, считая количество уникальных слов с использованием множества (set).
Оптимизации:
Мы могли бы использовать регулярные выражения для более точного удаления знаков препинания и разделения слов. Вместо создания промежуточного списка words, мы могли бы сразу подсчитывать уникальные слова при проходе по строке, что сэкономило бы память.
🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение
Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
Проверяем отсутствие общих элементов множества и последовательности
Метод sets.isdisjoint() позволяет проверить множество sets на отсутствие общих элементов с последовательностью other. Метод возвращает True, если множество sets не имеет общих элементов с итерируемым объектом other, если имеются общие элементы то вернет False.
Синтаксис:
sets.isdisjoint(other)
Параметры:
other — объект поддерживающий итерацию (кортеж, символ или подстрока).
sets — множество frozenset или set.
Метод sets.isdisjoint() позволяет проверить множество sets на отсутствие общих элементов с последовательностью other. Метод возвращает True, если множество sets не имеет общих элементов с итерируемым объектом other, если имеются общие элементы то вернет False.
Синтаксис:
sets.isdisjoint(other)
Параметры:
other — объект поддерживающий итерацию (кортеж, символ или подстрока).
sets — множество frozenset или set.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🔍 7 малоизвестных возможностей стандартной библиотеки Python
Стандартная библиотека Python — это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооценённых модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.
🔗 Читать обо всём в статье
Стандартная библиотека Python — это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооценённых модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.
🔗 Читать обо всём в статье