Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #205 · 22 јан.

Как работает функция reload()? Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора. Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload() from importlib import reload reload(my_module) 🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком! 🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули. 🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль. 🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля. Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся. Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты. Напишем простой модуль # mymodule.py x = 1 Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля >>> import mymodule >>> from mymodule import x >>> print(mymodule.x) 1 >>> print(x) 1 Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль # mymodule.py x = 2 Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз >>> reload(mymodule) >>> print(mymodule.x) 2 >>> print(x) 1 То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список) Повторный импорт обновляет значение >>> from mymodule import x >>> print(x) 2 🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать. #tricks#basic

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

Најди слично Погледај

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

Hashtags

#ai #ml #embedding #visualisation #apple