Почему NumPy предпочтительнее Matlab, Octave, Idl или Yorick?
NumPy — это высокопроизводительная библиотека с открытым исходным кодом, которая обеспечивает сложные математические и научные вычислительные возможности. Она использует язык Python, который является высокоуровневым, простым в изучении языком программирования общего назначения. Она поддерживает следующее:
✍🏻 Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. ✍🏻 Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с собственными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов.
✍🏻 Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве.
✍🏻 Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой.
✍🏻 Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода.
Библиотека собеса по Python
✍🏻 Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. ✍🏻 Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с собственными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов.
✍🏻 Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве.
✍🏻 Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой.
✍🏻 Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода.
Библиотека собеса по Python
❤4👍3
😡 А вас тоже бесят облачные сервисы?
Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?
Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.
❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное
По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.
⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA
Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?
Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.
❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное
По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.
⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA
👍1
В чем смысл параметров _value, __value?
_value — одиночное подчеркивание в начале имени означает, что этот параметр не предназначен для использования outside функции. Это соглашение, а не ограничение языка.
__value — двойное подчеркивание означает, что это имя зарезервировано Python и используется для специальных целей, например init для конструктора класса. Такие параметры могут выполнять какие-то дополнительные действия.
Библиотека собеса по Python
__value — двойное подчеркивание означает, что это имя зарезервировано Python и используется для специальных целей, например init для конструктора класса. Такие параметры могут выполнять какие-то дополнительные действия.
Библиотека собеса по Python
👍10👾1
😎 Пока все говорят об AI — мы учим строить системы, которые работают за вас
Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!
⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.
Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:
— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду
Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.
❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас
Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!
⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.
Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:
— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду
Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.
❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас
👍1
Напишите программу для вставки пробела между символами всех элементов массива NumPy
Решение:
import numpy as np
# Create Sample NumPy Array
arr = np.array(['i', 'love', 'NumPy', 'AND', 'interviewbit'], dtype=str)
transformed_arr = np.char.join(" ", arr)
print("Transformed Array: ")
print(transformed_arr)
Библиотека собеса по Python
Решение:
# Create Sample NumPy Array
arr = np.array(['i', 'love', 'NumPy', 'AND', 'interviewbit'], dtype=str)
transformed_arr = np.char.join(" ", arr)
print("Transformed Array: ")
print(transformed_arr)
Библиотека собеса по Python
👍3🤔1🌚1
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍3
Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо
Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.
Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».
Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena
Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.
— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента
Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка
❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Поиск соответствий в строках
В стандартной библиотеке есть модуль difflib с методом get_close_matches, позволяющий в одно применение найти похожие строки.
Первый аргумент — искомая строка, второй — список, где выполняется поиск. Ещё можно передать необязательный аргумент n, задающий максимальное число возвращаемых совпадений.
Библиотека собеса по Python
Первый аргумент — искомая строка, второй — список, где выполняется поиск. Ещё можно передать необязательный аргумент n, задающий максимальное число возвращаемых совпадений.
Библиотека собеса по Python
👍3
😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене
proglib.academy
Курс|AI-агенты для DS-специалистов
На курсе ты разберёшься, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру агентов, связку с внешними API, пайплайны действий и популярные библиотеки. Курс включает реальные…
👍1
Что такое глубокая и поверхностная копии? Для чего они нужны?
⚫️ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x).
⚫️ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
Библиотека собеса по Python
⚫️ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
Библиотека собеса по Python
👍5
Зачем нужен deque?
Deque является более предпочтительным выбором по сравнению с обычным списком, когда требуется высокая скорость добавления и удаления элементов как с начала, так и с конца контейнера.
Deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и удаления, в то время как стандартный список имеет сложность O(n) для этих же операций.
Кроме того, deque поддерживает использование стандартных функций, таких как sum, min, max и других.
Библиотека собеса по Python
Deque обеспечивает линейную сложность O(1) для операций добавления и удаления, в то время как стандартный список имеет сложность O(n) для этих же операций.
Кроме того, deque поддерживает использование стандартных функций, таких как sum, min, max и других.
Библиотека собеса по Python
🔥11
Чем отличаются методы __str__() от __repr__() в Python и когда их принято использовать?
Методы __str__() и __repr__() в Python имеют разные цели и используются в различных контекстах.
Метод __str__() предназначен для создания понятного и удобного представления объекта, которое будет полезно конечному пользователю. В то время как __repr__() создает более формальное строковое представление, которое должно быть точным и однозначным, что позволяет воссоздать объект.
__repr__() часто используется в процессе отладки и разработки, так как его вывод должен быть максимально информативным. В отличие от него, __str__() ориентирован на предоставление более дружелюбного и менее детализированного представления объекта. Если метод __str__() не реализован, Python автоматически использует __repr__() в качестве альтернативы.
Библиотека собеса по Python
Метод __str__() предназначен для создания понятного и удобного представления объекта, которое будет полезно конечному пользователю. В то время как __repr__() создает более формальное строковое представление, которое должно быть точным и однозначным, что позволяет воссоздать объект.
__repr__() часто используется в процессе отладки и разработки, так как его вывод должен быть максимально информативным. В отличие от него, __str__() ориентирован на предоставление более дружелюбного и менее детализированного представления объекта. Если метод __str__() не реализован, Python автоматически использует __repr__() в качестве альтернативы.
Библиотека собеса по Python
❤10
Что такое магические методы?
Магические методы — это специальные методы класса, которые начинаются и заканчиваются двумя символами подчеркивания.
Они вызываются автоматически интерпретатором Python при определенных действиях и используются для эмуляции встроенных в язык структур и функций.
Реализуя магические методы в своем классе, программист может определить поведение класса при различных операциях и сделать его похожим на встроенные типы.
Библиотека собеса по Python
Они вызываются автоматически интерпретатором Python при определенных действиях и используются для эмуляции встроенных в язык структур и функций.
Реализуя магические методы в своем классе, программист может определить поведение класса при различных операциях и сделать его похожим на встроенные типы.
Библиотека собеса по Python
👍7
🔥 Не пропустите событие лета для DS-комьюнити
23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»
😤 Пока все обсуждают, «как бы внедрить LLM», мы покажем, как строить полноценных AI-агентов, которые делают работу вместо тебя. За час Никита разложит по полочкам:
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде
➡️ Что почитать от Никиты до Веба:
— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»
⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».
⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q
23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде
— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»
⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».
⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Что такое Trio?
Trio — это библиотека асинхронного программирования для Python, которая упрощает написание высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Она основана на модели «async/await» и предоставляет ряд инструментов для работы с асинхронными операциями, такими как сетевые запросы, обработка файлов и I/O.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍7
Что делает функция statvfs из модуля os?
Функция statvfs() используется для получения информации о файловой системе, содержащей указанный путь. Она возвращает объект класса os.statvfs_result, атрибуты которого представляют информацию о файловой системе."
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍6
Как подсчитать частоту появления заданного положительного значения в массиве NumPy?
Мы можем использовать функцию bincount() для вычисления количества раз, когда заданное значение встречается в массиве. Эта функция принимает в качестве аргументов только положительные целые числа и булевы выражения.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 1, 3, 5, 0, 0, 0, 2, 3])
result = np.bincount(arr)
print(result)
Результат:
[3 2 2 2 0 1]
Здесь следует отметить, что каждый элемент представляет собой количество соответствующих значений индекса, присутствующих в исходном массиве.
Библиотека собеса по Python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 1, 3, 5, 0, 0, 0, 2, 3])
result = np.bincount(arr)
print(result)
Результат:
[3 2 2 2 0 1]
Здесь следует отметить, что каждый элемент представляет собой количество соответствующих значений индекса, присутствующих в исходном массиве.
Библиотека собеса по Python
👍6❤2
Напишите программу для создания целочисленного массива со значениями, принадлежащими диапазону от 10 до 60
import numpy as np
arr = np.arange(10, 60)
print(arr)
Вывод: [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
58 59]
Библиотека собеса по Python
arr = np.arange(10, 60)
print(arr)
Вывод: [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
58 59]
Библиотека собеса по Python
👍8😁3
😱 Уже завтра — вебинар про AI-агентов! Мест почти не осталось
На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте.
➡️ Что будет:
— покажем структуру курса и ключевые модули
— обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром
— разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений
📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК
🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS
👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть:
https://clc.to/_lDV0Q
🫢 Для тех, кто дочитал до конца →промокод lucky, он даст −5.000₽ на курс
На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте.
➡️ Что будет:
— покажем структуру курса и ключевые модули
— обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром
— разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений
📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК
🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS
👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть:
https://clc.to/_lDV0Q
🫢 Для тех, кто дочитал до конца →
❤3
Что делают StringIO и BytesIO?
StringIO и BytesIO — это классы из стандартной библиотеки, которые позволяют обрабатывать строки и байты как файлоподобные объекты.
StringIO предназначен для работы с текстом. Он позволяет записывать строки в объект и считывать их оттуда же, имитируя файловый интерфейс.
Это удобно для работы со строками в местах, где ожидается файл — например, для mock-объектов.
BytesIO выполняет ту же роль для байтов — позволяет записывать байты в объект и считывать их как файл.
Это удобно для имитации файлового ввода/вывода в памяти или для работы с двоичными данными.
В целом, эти классы упрощают работу с текстом и двоичными данными, эмулируя файловый интерфейс для строк и байтов в памяти.
Библиотека собеса по Python
StringIO предназначен для работы с текстом. Он позволяет записывать строки в объект и считывать их оттуда же, имитируя файловый интерфейс.
Это удобно для работы со строками в местах, где ожидается файл — например, для mock-объектов.
BytesIO выполняет ту же роль для байтов — позволяет записывать байты в объект и считывать их как файл.
Это удобно для имитации файлового ввода/вывода в памяти или для работы с двоичными данными.
В целом, эти классы упрощают работу с текстом и двоичными данными, эмулируя файловый интерфейс для строк и байтов в памяти.
Библиотека собеса по Python
❤6👾1