پایتون | Data Science | Machine Learning
24.3K subscribers
635 photos
81 videos
124 files
500 links
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم

⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی

+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv

🔁ادمین :
@maryam3771
Download Telegram
💠This tool lets you create your python GUIs like Canva, Using Drag and Drop. Outputs clean python code.

♻️ Here’s how to use it. First search for “Pyuibuilder” on google. This tool lets you visually create your python GUI and export editable Python code.

Step 2: Open the pyuibuilder editor → Select between tkinter and customtk → design your interface by dragging and dropping widgets (buttons, inputs, tables…) to the main window.
Then hit “Export Python” — and you’ll get ready-to-run code, complete with styles and logic hooks.

you can now integrate it with your existing python script and make it presentable.

❇️ Check them on Github: https://github.com/PaulleDemon/PyUIBuilder



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
❤3
8 DateTime Tricks Every Python Dev Should Master



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
❤2
80_Python_use_case_based_interview_questions_with.pdf
410.4 KB
🔥 ۸۰ سوال مصاحبه‌های Python
با جواب و کد!



👨🏻‍💻 کریش نایک محقق و دانشمند داده معروف هندی، یه مجموعه عالی از ۸۰ سوال پرکاربرد در مصاحبه‌های Python رو همراه با جواب و کد منتشر کرده!

✅ این می‌تونه یه منبع فوق‌العاده برای کسایی باشه که خودشون رو برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی و علوم داده آماده می‌کنن.



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
❤5
می‌خواید ببینید دیتاتون چقدر کیفیت داره؟
کد زیر رو اجرا کنید (Python):

import pandas as pd

# فایل CSV خودتون رو بخونید
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# گزارش سریع کیفیت داده
print(f"تعداد سطرها: {len(df)}")
print(f"تعداد ستون‌ها: {len(df.columns)}")
print(f"مقادیر خالی: {df.isnull().sum().sum()}")
print(f"سطرهای تکراری: {df.duplicated().sum()}")

# آماره سریع
print("\nخلاصه آماری:")
print(df.describe())

# مقادیر خالی به تفکیک ستون
print("\nمقادیر خالی هر ستون:")

۵ دقیقه وقت بذارید، اجراش کنید نتیجه رو ببینید شاید متوجه بشید چرا مدلتون خوب نتیجه نمیده
داده کثیف = نتیجه کثیف
این قانون طلایی علم دادس


#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
❤6
Python Code for Periodic Table



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
❤4😍1
👉Build an AI Coding Agent with Python And Gemini

✅ چه راهی بهتر برای درک یک ابزار قدرتمند مانند Claude Code از ساخت نسخه شخصی خود از آن؟

✅ در این آموزش شما ایجنت هوش مصنوعی خود را می سازید

✅ با استفاده از Python و Gemini بصورت عملی و پروژه محور نحوه عملکرد ابزارهای AI و برنامه نویسی کاربردی را می آموزید.


https://www.freecodecamp.org/news/build-an-ai-coding-agent-with-python-and-gemini/


#پایتون #Python #هوش_مصنوعی

🆔 @Python4all_pro
❤2
Top 10 Python Libraries for Generative AI You Need to Master in 2025

1. LangChain

The backbone of intelligent LLM apps.

Build agents that:
✅ Reason
✅ Use tools
✅ Remember conversations
✅ Access APIs

If you're building anything with GPTs, LangChain is your starting point.

https://www.langchain.com/

2. LangGraph

LangChain + DAGs = LangGraph.

It powers:
- Multi-agent workflows
- Conditional logic
- Real-time state management

If you're serious about production AI agents, this is a must.
https://www.langgraph.dev/

3. Docling

Document intelligence built on LangChain.

Parse, summarize, and extract structured data from:
- PDFs
- Contracts
- Reports

Perfect for legal, finance, and enterprise GenAI.

https://docling-project.github.io/docling/

4. OpenAI Python SDK

Your direct line to:
- GPT-4o
- DALL·E
- Whisper
- Embeddings

One SDK, endless capabilities.
https://platform.openai.com/

5. Markitdown (by Microsoft)

Python tool for converting files and office documents to Markdown:

PDF
PowerPoint
Word
Excel
Images (EXIF metadata and OCR)
Audio (EXIF metadata and speech transcription)
HTML

https://github.com/microsoft/markitdown

6. Streamlit
Build beautiful, shareable GenAI dashboards in minutes.

- Upload a doc
- Ask questions
- View plots & summaries

No frontend experience needed.
https://streamlit.io/

7. FastAPI
Serve your models with blazing speed.

Used for:
- GenAI microservices
- LLM backends
- Agent APIs

It's the modern web standard for ML apps.
https://fastapi.tiangolo.com/

8. Faiss
FAISS = Fast Approximate Nearest Neighbor Search.

Turn embeddings into…

- Semantic search
- RAG systems
- Instant retrieval

Facebook built it. Everyone uses it.
https://github.com/facebookresearch/faiss

9. SentenceTransformers

Generate embeddings for:
- Sentences
- Paragraphs
- Documents

Critical for:
✅ Clustering
✅ Similarity search
✅ Retrieval

https://www.sbert.net/

10. MLflow

Track experiments. Compare models. Deploy GenAI apps.

You’ll thank yourself later when you need to explain why one prompt worked better than another.

https://mlflow.org/


#پایتون #Python #هوش_مصنوعی

🆔 @Python4all_pro
❤1
👆👆👆Top 10 Python Libraries for Generative AI You Need to Master in 2025

(The tools behind document agents, intelligent assistants, and next-gen interfaces.)



#پایتون #Python #هوش_مصنوعی

🆔 @Python4all_pro
❓میخواهی هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین رو با جدیدترین ویدیوهای آموزشی یاد بگیری؟

این پیج ها رو دنبال کن🔰🔰


1. Andrej Karpathy
https://youtube.com/andrejkarpathy

2. sentdex
https://youtube.com/@sentdex

3. Sebastian Raschka
https://youtube.com/@SebastianRaschka

4. Jeremy Howard
https://youtube.com/@howardjeremyp

5. MIT OpenCourseWare
https://youtube.com/@mitocw

6. Stanford Online
https://youtube.com/@stanfordonline

7. StatQuest with Josh Starmer
https://youtube.com/@statquest

8. 3Blue1Brown
https://youtube.com/@3blue1brown

9. Krish Naik
https://youtube.com/@krishnaik06

10. CampusX
https://youtube.com/@campusx-official

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین

🆔 @Python4all_pro
❤2👍1🔥1