Знакомство с библиотекой NumPy в Python
Что такое NumPy?
NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы.
Преимущества NumPy:
- Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python.
- Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг.
- Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений.
Пример использования NumPy:
import numpy as np
# Создаем одномерный массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Выполняем операции над массивом
arr_squared = arr ** 2
arr_sum = np.sum(arr)
print("Исходный массив:", arr)
print("Квадраты элементов:", arr_squared)
print("Сумма элементов:", arr_sum)
NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое.
#python#NumPy#научныевычисления#анализданных
Анализ текста
Второй пост из серии про анализ тг-чата. В первом показывала, как получить архив чата и вытащить из него сообщения. На этот раз разбираю, как посчитать частотность слов и определить части речи✒️
Файл ipynb с кодом и примечаниями выложила на github:
https://github.com/alsosha/text_analysis/blob/main/text_analysis.ipynb
Остается пост про генерацию облака слов, постараюсь с ним не затягивать😜
P.S. В карточках упомянула, что кроме pymorphy3 есть и другие подобные библиотеки. Например, spacy, natasha, nltk и т.д. Сравнение результатов лемматизации нашла вот тут, а общее сравнение библиотек тут. Можно попробовать разное и подобрать удобный вариант под себя💞
#python
Парсинг тг-чата
Показывала тут дата-открытки с облаками слов из всех сообщений коллеги и обещала рассказать о процессе парсинга тг-чата и анализе текста с помощью python. Рассказываю и делюсь кодом👾
Файл ipynb выложила на github. Внутри не только код, но и комментарии с объяснением алгоритма:
https://github.com/alsosha/tg_chat_parser/blob/main/tg_chat_parser.ipynb
Для наглядности также сделала карточки — изучайте и задавайте вопросы в комментариях, если будут💞
Впереди еще два поста: про анализ текста и генерацию облака слов в svg бесплатно и без регистрации😄
P.S. Еще недавно выложила код для анализа видео и рассказала про алгоритм в карточках.
#python
Закинула на github файл с кодом (python) для анализа цвета видео👾
https://github.com/alsosha/video_color_analysis/blob/main/video_analysis.ipynb
В прошлом году постила алгоритм и его описание тремя отдельными частями:
1. Подготовка данных
2. Анализ данных
3. Визуализация данных
Пример применения кода — мой небольшой проект про цвета трилогии "Матрица".
#python
5 ta eng mashhur Python kutubxonasi
Python dasturlash tili kuchli kutubxonalar bilan mashhur. Quyida eng ommabop va keng qo‘llaniladigan 5 ta Python kutubxonasi bilan tanishing.
🔹1. TensorFlow –🔗Rasmiy sayt
– Google va Brain jamoasi tomonidan ishlab chiqilgan mashinaviy o‘rganish (ML) kutubxonasi.
– Katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash va neyron tarmoqlarni yaratish imkonini beradi.
🔹2. Keras –🔗Rasmiy sayt
– Mashinaviy o‘rganish uchun eng qulay va kuchli kutubxonalardan biri.
– Neyron tarmoqlarni yaratish va o‘qitish uchun sodda API taqdim etadi.
🔹3. NumPy – 🔗Rasmiy sayt
– Sonli hisob-kitoblar va massivlar bilan ishlash uchun ishlatiladi.
– TensorFlow va boshqa ML kutubxonalari NumPy’dan foydalanadi.
🔹4. Scikit-learn –🔗Rasmiy sayt
– Ma’lumotlarni tahlil qilish va mashinaviy o‘rganish uchun eng mashhur kutubxonalardan biri.
– NumPy va SciPy asosida yaratilgan.
🔹5. Django –🔗Rasmiy sayt
– Veb-saytlar yaratishni tezlashtiradigan kuchli Python kutubxonasi.
– Kamroq kod bilan ko‘proq ish bajarish imkonini beradi.
🚀Qaysi kutubxonadan foydalanasiz? Izohlarda fikringizni qoldiring!
#Python#Django#MachineLearning#Numpy
💻@dasturlash_hayoti— dasturchilar hayoti va dasturlash olami haqida!
📰 JDownloader site hacked to replace installers with Python RAT malware
The website for the popular JDownloader download manager was compromised earlier this week to distribute malicious Windows and Linux installers, with the Windows payload found deploying a Python-based remote access trojan.
🔗 Source: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/jdownloader-site-hacked-to-replace-installers-with-python-rat-malware/
#linux#python
📰 PyPI Packages Deliver ZiChatBot Malware via Zulip APIs on Windows and Linux
Cybersecurity researchers have discovered three packages on the Python Package Index (PyPI) repository that are designed to stealthily deliver a previously unknown malware family called ZiChatBot on Windows and Linux systems."While these wheel packages do implement the features described on their PyPI web pages, their true purpose is to covertly deliver malicious files," Kaspersky.
🔗 Source: https://thehackernews.com/2026/05/pypi-packages-deliver-zichatbot-malware.html
#linux#python
📰 LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised
Python interface for LLMs infected with malware via polluted CI/CD pipeline Two versions of LiteLLM, an open source interface for accessing multiple large language models, have been removed from the Python Package Index (PyPI) following a supply chain attack that injected them with malicious credential-stealing code.…
🔗 Source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2026/03/24/trivy_compromise_litellm/
#python#opensource