TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #scikit

当前筛选 #scikit清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2280 · 24.08.2024 г., 15:33

#вакансия#ml#engineer#scikit#TensorFlow#PyTorch Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman Отклики без резюме рассматриваться не будут! Основные задачи: - Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных - Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных - Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений Ключевые требования: - 3+ лет опыта в ML - Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных - Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и т.д.) - Опыт работы с большими данными и CI/CD Преимуществом будет: - Опыт в агросфере - Знание анализа изображений и сенсорных данных - Работа с облачными платформами Мы предлагаем: - Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц - Гибкий график - Работу в инновационной команде - Возможности для роста - Участие в значимых агропроектах

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1494 · 31.05.2023 г., 15:02

Мы – компания Sense Machine - лидеры на российском рынке нейробиологических исследований. Изучаем эмоциональный отклик на рекламные ролики, ТВ контент, прототипы приложений и многое другое, вплоть до дизайна интерьера банков с использованием собственной facial coding платформы. Являемся сердцем крупнейшей в Европе UX - лаборатории Альфа – банка и работаем с самыми большими клиентами российского рынка, такими как Альфа-банк, МТС, Danone, Ozon, Мail.ru, Lamoda, Самокат, Sokolov Компания представляет из себя команду людей, по-настоящему увлечённых наукой и её технической интерпретацией, которая делает уникальный продукт, меняющий представление о познании и востребованный самыми крупными игроками. Этот продукт показывает рост в одном из наиболее востребованных сегментов современного наукоёмкого бизнеса - нейробиологических исследованиях, которые до 2024 года по оценке Gartner будут применяться в 50% всех маркетинговых тестов. Мы строим настоящий двигатель того, как будут совершаться открытия о человеческом восприятии в ближайшее время и уверены, что талантливые и открытые знаниям люди – это то, что нам нужно на этом пути На данном этапе, мы в поиске профессионального Lead Data Scientist в нашу драйвовую команду. Требования к кандидату: - Высшее профильное образование (инженерное или математическое) - Опыт коммерческой разработки в области DS/ML на Python - Наличие успешных коммерческих проектов или проектов в эксплуатации - Опыт поддержки и развития продуктов находящихся в эксплуатации - Уверенные знания и опыт работы с #Python для анализа данных, включая основные библиотеки ( #numpy, #scipy, #pandas, #Scikit-learn) - Опыт работы с технологиями Face Detection, Face Analyze, Computer Vision. - Опыт работы с #Tensorflow / #PyTorch / #OpenVINO - Умение разбираться в чужом коде - Опыт постановки задач Желательно: - Опыт работы с #SQL - Опыт работы с Apache Spark ( #Pyspark / Scala, #Spark SQL) - Знание #Docker Ваши обязанности: • Рефакторинг существующей системы • Создание улучшенного решения на основании текущего • Постановка и контроль выполнения задач • Построение процессов тестирования решений на базе технологий обработки видео с помощью нейросетевых моделей • Разработка алгоритмов преобразования данных • Организация процессов разработки и руководство командой ML-специалистов • Взаимодействие с командой аналитики и разработки инфраструктуры • Контроль исполнения задач Что предлагаем мы: - Работа в команде разработчиков, сердцем которой является data science. - Большое количество очень интересных гипотез, которые основаны на современных научных теориях и большой простор в их проверке, освоение которого будет поддержано профессиональными и увлечёнными коллегами - Амбициозные задачи, масштабные проекты и возможность создать по-настоящему уникальный продукт, который сможет быть стандартом индустрии. - Большую продуктовую команду мечты – все ребята ладят с методами изучения данных и ходят не с проблемами, но с предложениями - Всю нужную инфраструктуру и поддержку в экспериментах Участие в работе крупнейшей в Европе ux лаборатории - Оплата обучения и тренингов для вашего профессионального роста - Белая заработная плата. - Фиксированный, достойный оклад от 300 до 500 k ( обсуждаем на собеседовании) - Возможность работать удаленно Уютный "pet-frendly" офис, в 2-минутах от метро Парк Культуры (да, можно приносить/приводить с собой пушистых любимцев) - Официальное трудоустройство с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ - Отсутствие строгого дресс-кода и бюрократии, открытость и лояльность руководства, общение на - "ты" Мы всегда готовы принять в команду талантливых и перспективных сотрудников, готовых стать частью нашей классной команды и делать мир рекламы лучше с помощью нашей платформы. В свою очередь мы готовы делится своим опытом, экспертностью, всячески направлять и поддерживать Откликайтесь или отправляйте свое резюме: https://t.me/hr_sensemachine почта- [email protected] Просьба в письме указывать желаемый уровень заработной платы!