Некоторое время назад мы касались вопросов функционального программирования на Swift в контексте монад и функторов (flatMap там тоже был). Теперь давайте рассмотрим концепцию flat_map в языке Python.
Недавно я наткнулся на одну интересную вещь. Оказывается, выражение
Разница между алгоритмами регрессии и классификации в машинном обучении порой ставит в тупик большинство аналитиков, что заставляет их применять неправильные методологии в решении тех или иных проблем.
Модуль multiprocessing изначально был добавлен в Python 2.6. Этот модуль позволяет создавать процессы таким же образом, как при создании потоков при помощи модуля threading.
В течение нескольких последних лет экосистема языка Python стремительно развивалась. С помощью Python можно успешно разрабатывать не только веб-приложения и системные утилиты. С его помощью можно работать с нейронными сетями, компьютерным зрением, проводить анализ данных, автоматизировать различные рутины. В этой статье мы сконцентрируемся все же на еще одном применении этого языка, а именно на научных вычислениях.
На сегодняшний день, пакет Pandas это самый важный инструмент во всем, что касается анализа данных. Многие аналитики и data scientis'ы пользуются этим пакетом.
Когда Python обрабатывает выражение-словарь, он сначала строит новый пустой объект-словарь, а затем присваивает ему ключи и значения в том порядке, в каком они переданы в выражение-словарь.
В прошлой части мы познакомились с основами (для тех, кто еще не успел, советую ознакомиться), теперь перейдем к более сложным вещам.