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
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html
Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible.
#Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps.
Some of the key features of cartopy are:
object oriented projection definitions
point, line, vector, polygon and image transformations between projections
integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface
powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
#вакансия#системныйаналитик#SQL#Python#fulltime
🔥Middle/ Senior System Analyst
🥚Компания: МТС Big Data
📍Локация: Москва
🕞 График и формат: гибрид (1 день в офисе) с плавающим началом дня
💰Финансы: 200-300k gross
♦️Наша цель - развитие инструмента профессиональной интернет-аналитики для внешнего рынка и мы ищем в команду аналитика, влюблённого в данные.
♦️Требования:
- Опыт работы системным аналитиком от 3 лет
- Уверенное владение SQL
- Опыт работы с Power BI, Single, Tableau и Python
- Знание подходов при визуализации данных
- Понимание основ UI/UX
💡Что нужно делать:
- Вместе с командой сформировать подход к визуализации данных в новой системе аналитики, проверить его на больших данных и подготовить документацию для разработки
- Разрабатывать удобную и полезную отчетность для владельцев продуктов, рекламных агентств и других профессиональных пользователей
- Управлять визуализацией и отчетами как продуктом: собирать требования, вести бэклог доработок и идей
🔴Что предлагаем:
- ДМС, куда включены: стоматология, страхование жизни и страховка при поездках за рубеж
- Бесплатная сотовая связь, выгодные тарифы для ваших близких, промокод на онлайн-кинотеатр KION и бесплатная подписка на МТС Premium
- Программа «Invite IT» (реферальная программа поощрения за рекомендацию ИТ-специалиста) и многое другое 🔥
Очень ждем тебя в нашей команде :)
💬 Буду рада рассказать больше о продукте и наших бонусах: @sasharro☺️
Не забудь уточнить, что ты из @datasciencejobs
Django for startup founders: A better software architecture for SaaS startups and consumer apps.
#article#tutorial#python#django
@thedevs
https://kutt.it/l9YnS3
http://www.bogotobogo.com/python/python_unit_testing.php
#python#unit_test
In this chapter, we're going to write and debug a set of functions to convert to and from Hexa numbers.
We can start mapping out what a hexa.py module should do. It will have two main functions, toHexa() and fromHexa(). The toHexa() function should take an integer from 1 to 65536 and return the hexa numeral representation as a string.
#python#databases
🐍
Advanced Python: Working with multiple databases
Description
Build and connect Python Application to multiple databases
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#python#databases
🐍
Advanced Python: Practical Database Examples
Level up as a Python developer working with databases in this advanced, skills-based course.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#python#ai#ocr
Chandra OCR 2 is a top OCR model that turns images and PDFs into structured Markdown, HTML, or JSON, keeping layout, tables, math, handwriting, and 90+ languages accurate—it leads benchmarks like olmOCR (85.9% overall) and multilingual tests (77.8% average). Install easily with `pip install chandra-ocr` for CLI use, local HuggingFace, or fast vLLM server; try the free playground first. You benefit by quickly digitizing complex docs with high precision, saving time on extraction and enabling easy editing or analysis without manual fixes.
https://github.com/datalab-to/chandra