🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
The py2many tool helps you translate Python code into code in various languages, including Rust.
It supports many languages such as Rust, C++, Julia, Kotlin, and others, and is also capable of generating Python code with type annotations.
To translate the code, use a command in the terminal, after which the generated code is compiled.
Documentation with instructions for installing the necessary libraries and formatters is available on the project website.
🔗 GitHub
#Python
🆔 @Python4all_pro
The py2many tool helps you translate Python code into code in various languages, including Rust.
It supports many languages such as Rust, C++, Julia, Kotlin, and others, and is also capable of generating Python code with type annotations.
To translate the code, use a command in the terminal, after which the generated code is compiled.
Documentation with instructions for installing the necessary libraries and formatters is available on the project website.
🔗 GitHub
#Python
🆔 @Python4all_pro
#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
2.
3.
4.
5.
6.
*Array Operations*
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
*Array Indexing*
ادامه در پست بعد👇
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
*Array Creation*
1.
numpy.array()
- Create an array from a list or other iterable.2.
numpy.zeros()
- Create an array filled with zeros.3.
numpy.ones()
- Create an array filled with ones.4.
numpy.empty()
- Create an empty array.5.
numpy.arange()
- Create an array with evenly spaced values.6.
numpy.linspace()
- Create an array with evenly spaced values.*Array Operations*
1.
+
- Element-wise addition.2.
-
- Element-wise subtraction.3.
*
- Element-wise multiplication.4.
/
- Element-wise division.5.
**
- Element-wise exponentiation.6.
numpy.sum()
- Sum of all elements.7.
numpy.mean()
- Mean of all elements.8.
numpy.median()
- Median of all elements.9.
numpy.std()
- Standard deviation.10.
numpy.var()
- Variance.*Array Indexing*
ادامه در پست بعد👇
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
#NumPy cheat sheet for #datascience :
*Array Creation*
1.
2.
3.
4.
5.
6.
*Array Operations*
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
*Array Indexing*
1.
2.
3.
*Array Reshaping*
1.
2.
3.
*Array Manipulation*
1.
2.
3.
4.
*Mathematical Functions*
1.
2.
3.
4.
5.
*Statistical Functions*
1.
2.
3.
4.
*Random Number Generation*
1.
2.
3.
*Linear Algebra*
1.
2.
3.
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
*Array Creation*
1.
numpy.array()
- Create an array from a list or other iterable.2.
numpy.zeros()
- Create an array filled with zeros.3.
numpy.ones()
- Create an array filled with ones.4.
numpy.empty()
- Create an empty array.5.
numpy.arange()
- Create an array with evenly spaced values.6.
numpy.linspace()
- Create an array with evenly spaced values.*Array Operations*
1.
+
- Element-wise addition.2.
-
- Element-wise subtraction.3.
*
- Element-wise multiplication.4.
/
- Element-wise division.5.
**
- Element-wise exponentiation.6.
numpy.sum()
- Sum of all elements.7.
numpy.mean()
- Mean of all elements.8.
numpy.median()
- Median of all elements.9.
numpy.std()
- Standard deviation.10.
numpy.var()
- Variance.*Array Indexing*
1.
arr[i]
- Access ith element.2.
arr[i:j]
- Access slice from ith to jth element.3.
arr[i:j:k]
- Access slice with step k.*Array Reshaping*
1.
arr.reshape()
- Reshape array.2.
arr.flatten()
- Flatten array.3.
arr.ravel()
- Flatten array.*Array Manipulation*
1.
numpy.concatenate()
- Concatenate arrays.2.
numpy.split()
- Split array.3.
numpy.transpose()
- Transpose array.4.
numpy.flip()
- Flip array.*Mathematical Functions*
1.
numpy.sin()
- Sine.2.
numpy.cos()
- Cosine.3.
numpy.tan()
- Tangent.4.
numpy.exp()
- Exponential.5.
numpy.log()
- Natural logarithm.*Statistical Functions*
1.
numpy.min()
- Minimum value.2.
numpy.max()
- Maximum value.3.
numpy.percentile()
- Percentile.4.
numpy.quantile()
- Quantile.*Random Number Generation*
1.
numpy.random.rand()
- Random numbers.2.
numpy.random.normal()
- Normal distribution.3.
numpy.random.uniform()
- Uniform distribution.*Linear Algebra*
1.
numpy.dot()
- Dot product.2.
numpy.matmul()
- Matrix multiplication.3.
numpy.linalg.inv()
- Matrix inverse.#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
https://morioh.com/p/351b8ec6db7f
#code #Python
🆔 @Python4all_pro
Morioh
Build 50+ Python Applications for Beginners | 10 Lines of Code
In this tutorial, we'll show you how to build 50+ Python applications in just 10 lines of code! We'll cover a variety of topics, including games, data analysis,
دستیار هوش مصنوعی برای برنامهنویسان پایتون!
از وب سایت zzzcode.ai می تونید به عنوان یک دستیار تخصصی برای زبان پایتون، حوزه داده و هوش مصنوعی استفاده کنید. هم براتون کد مینویسه و هم کدهایی که بهش میدید رو توضیح میده. به عنوان نمونه من ازش خواستم که سورس کد مدل یادگیری ماشین GCNN روی توی پایتون بهم بده و خروجی تصویر رو داده. نمونه پرامپت داده شده:
Prompt:
Hi dear, I want to train a GCNN model on "MyDataset" dataset. Can you please write code in Python?
🔗https://zzzcode.ai/
#code #Python #هوش_مصنوعی
🆔 @Python4all_pro
از وب سایت zzzcode.ai می تونید به عنوان یک دستیار تخصصی برای زبان پایتون، حوزه داده و هوش مصنوعی استفاده کنید. هم براتون کد مینویسه و هم کدهایی که بهش میدید رو توضیح میده. به عنوان نمونه من ازش خواستم که سورس کد مدل یادگیری ماشین GCNN روی توی پایتون بهم بده و خروجی تصویر رو داده. نمونه پرامپت داده شده:
Prompt:
Hi dear, I want to train a GCNN model on "MyDataset" dataset. Can you please write code in Python?
🔗https://zzzcode.ai/
#code #Python #هوش_مصنوعی
🆔 @Python4all_pro
zzzcode.ai
FREE Online AI Tools for Coding: Best AI Website for Programming
Use our artificial intelligence website powered by ChatGPT to code in any programming language such as: Python, C#, C++, CSS, Excel Formula, HTML, Java, SQL.
Forwarded from SEMATEC
دوره حضوری / آنلاین Deep learning with Python
✔️ شروع از 16 آبان
✔️ روزهای چهارشنبه 16:30 الی 20:30
✔️ مدرس: وحید قربانی
⭐ هدف از این دوره، آشنایی با روشهای پیشرفته برای تحلیل داده است. در این دوره دانشجویان با داده های تصویر ی، متنی و روش های تحلیل آنها آشنا می شوند.
➕ پیش نیاز: آشنایی با زبان پایتون و یادگیری ماشین
✅ اگر به دنبال یک حرکت واقعی، ماندگار و پر ثمر در دنیای تحلیل داده میگردید، این دوره، جایی در بالای فهرست کارهای مهمتان قرار میگیرد. برای سر درآوردن از ماجرای این دوره به لینک زیر سربزنید.⬇️
https://b2n.ir/q52342
📞 تلفن ثبت نام: 02188738394
📌 هر سوالی داری از @sematec بپرس
✅ لذت پیشرفت را تجربه کنیم
✔️ سماتک، مرکز آموزشهای تخصصی IT
🚀 @sematecofficial
https://b2n.ir/q52342
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Program to Transpose a matrix using zip function in python
#python #programming #developer
🆔 @Python4all_pro
#python #programming #developer
🆔 @Python4all_pro
Forwarded from FaraDars_Course
🔥 فرصت ویژه — ۶۵ درصد تخفیف فرادرس برای شروع یادگیری
❇️ در جشنواره پاییزی فرادرس، همه آموزشها را با ۶۵٪ تخفیف دریافت کنید.
🍂 پیاده سازی سیستم تشخیص پلاک ماشین با پایتون
🍂 حذف نویز از تصاویر با یادگیری عمیق در پایتون
🍂 استراتژی کسب و کار با هوش مصنوعی
🍂 استفاده از هوش مصنوعی در حوزه آموزش
🍂 ابزارهای هوش مصنوعی برای ساخت و ویرایش عکس
🔗 جشنواره پاییز، فصل یادگیری – [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
❇️ در جشنواره پاییزی فرادرس، همه آموزشها را با ۶۵٪ تخفیف دریافت کنید.
🍂 پیاده سازی سیستم تشخیص پلاک ماشین با پایتون
🍂 حذف نویز از تصاویر با یادگیری عمیق در پایتون
🍂 استراتژی کسب و کار با هوش مصنوعی
🍂 استفاده از هوش مصنوعی در حوزه آموزش
🍂 ابزارهای هوش مصنوعی برای ساخت و ویرایش عکس
🔗 جشنواره پاییز، فصل یادگیری – [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس