TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #cluster

当前筛选 #cluster清除筛选
Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #568 · 19.12.2025 г., 22:21

🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨ #galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #57 · 01.08.2025 г., 16:11

🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨ #lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir