πŸ”₯ΠŸΠΎΡ‡Π΅ΠΌΡƒ Numpy быстрСС Python: взрывная ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ благодаря ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΊΠΎΠ΄Π° ΠΈ использованию массивов!

NumPy - это Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ° для выполнСния вычислСний с ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹ΠΌΠΈ массивами ΠΈ ΠΌΠ°Ρ‚Ρ€ΠΈΡ†Π°ΠΌΠΈ Π² Python. Она являСтся быстрым ΠΈ эффСктивным инструмСнтом благодаря ΡΠ»Π΅Π΄ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΠΌ ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Π°ΠΌ:

1. РСализация Π½Π° C: Π’ ΠΎΡ‚Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ΅ ΠΎΡ‚ чистого Python, NumPy Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ Π½Π° языкС C, Ρ‡Ρ‚ΠΎ Π΄Π΅Π»Π°Π΅Ρ‚ Π΅Π³ΠΎ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π³ΠΎΡ€Π°Π·Π΄ΠΎ быстрСС. ВсС вычислСния Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡŽΡ‚ΡΡ Π½Π° Π½ΠΈΠ·ΠΊΠΎΡƒΡ€ΠΎΠ²Π½Π΅Π²ΠΎΠΌ ΡƒΡ€ΠΎΠ²Π½Π΅, Ρ‡Ρ‚ΠΎ ускоряСт ΠΈΡ… врСмя выполнСния.

2. ВСкторизация ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ: NumPy позволяСт Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡ‚ΡŒ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π½Π°Π΄ Ρ†Π΅Π»Ρ‹ΠΌΠΈ массивами Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… сразу, Π±Π΅Π· нСобходимости использования Ρ†ΠΈΠΊΠ»ΠΎΠ². НапримСр, Ссли Π²Π°ΠΌ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΡΠ»ΠΎΠΆΠΈΡ‚ΡŒ Π΄Π²Π° массива, NumPy позволяСт ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ это ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠ΅ΠΉ, вмСсто Ρ‚ΠΎΠ³ΠΎ, Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΡΠΊΠ»Π°Π΄Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ элСмСнт ΠΏΠΎ ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΠΈ.

Π’ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€, Π΄Π΅ΠΌΠΎΠ½ΡΡ‚Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΠΉ Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΡŽ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ:


import numpy as np

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π²ΡƒΡ… массивов
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# ВСкторизованная опСрация слоТСния
c = a + b

print(c)

3. БыстрыС матСматичСскиС Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ: NumPy прСдоставляСт ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΈΠΉ Π½Π°Π±ΠΎΡ€ матСматичСских Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Ρ‹ Π½Π° C. Π­Ρ‚ΠΎ Π·Π½Π°Ρ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ускоряСт Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ вычислСний.

Π’ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ использования матСматичСских Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ Π² NumPy:


import numpy as np

# ΠŸΠΎΠ΄ΡΡ‡Π΅Ρ‚ срСднСго значСния
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mean = np.mean(a)

print(mean)

Π’Π°ΠΊΠΈΠΌ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ, NumPy являСтся быстрой Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΎΠΉ благодаря своСй Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π½Π° C, Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ ΠΈ ΠΏΡ€Π΅Π΄ΠΎΡΡ‚Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡŽ быстрых матСматичСских Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ.

Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚

ΠŸΠΎΡ‡Π΅ΠΌΡƒ Numpy быстрСС Python?

Python - это ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€ΠΏΡ€Π΅Ρ‚ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΡ‹ΠΉ язык программирования, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΠΎΠ±Π»Π°Π΄Π°Π΅Ρ‚ мноТСством прСимущСств, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ простота ΠΈ Π³ΠΈΠ±ΠΊΠΎΡΡ‚ΡŒ. Однако, Π² случаС Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с большими объСмами Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈΠ»ΠΈ выполнСния слоТных матСматичСских ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ, Python ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ ΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚ΡŒΡΡ ΠΌΠ΅Π΄Π»Π΅Π½Π½Ρ‹ΠΌ. Π’ΠΎΡ‚ Π³Π΄Π΅ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ° Numpy ΠΏΡ€ΠΈΡ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Π½Π° ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒ.

Π§Ρ‚ΠΎ Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠ΅ Numpy?

Numpy - это Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ° для языка программирования Python, которая прСдоставляСт ΠΌΠΎΡ‰Π½Ρ‹Π΅ инструмСнты для Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹ΠΌΠΈ массивами ΠΈ выполнСния матСматичСских ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ Π½Π°Π΄ Π½ΠΈΠΌΠΈ. Она извСстна своСй ΡΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ выполнСния ΠΈ ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠ°ΠΌΠΈ.

1. ВСкторизация

Одной ΠΈΠ· основных ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½, ΠΏΠΎΡ‡Π΅ΠΌΡƒ Numpy быстрСС Python, являСтся Π΅Π³ΠΎ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΊ Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ. Π’ Ρ‚ΠΎ врСмя ΠΊΠ°ΠΊ Π² Python ΠΌΡ‹ ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅ΠΌ Ρ†ΠΈΠΊΠ»Ρ‹ для ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ элСмСнтов массива, Π² Numpy ΠΌΡ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ΠΌ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡ‚ΡŒ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ сразу Π½Π°Π΄ всСм массивом. Π­Ρ‚ΠΎ сильно ускоряСт вычислСния. Рассмотрим ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import numpy as np

# Π‘Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ скаляра ΠΊ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΌΡƒ элСмСнту массива
python_array = [1, 2, 3, 4, 5]
numpy_array = np.array(python_array)

# Python
result_python = [x + 1 for x in python_array]

# Numpy
result_numpy = numpy_array + 1
    

Π’ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΌ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ слоТили скаляр 1 ΠΊ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΌΡƒ элСмСнту массива. Π’ Python Π½Π°ΠΌ потрСбовался Ρ†ΠΈΠΊΠ», Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΠΏΡ€ΠΎΠΉΡ‚ΠΈΡΡŒ ΠΏΠΎ всСм элСмСнтам. Π’ Numpy ΠΆΠ΅ ΠΌΡ‹ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΠ»ΠΈ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΡŽ сразу Π½Π°Π΄ всСм массивом. Π­Ρ‚ΠΎ Π΄Π΅Π»Π°Π΅Ρ‚ Numpy Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ эффСктивным ΠΈ быстрым.

2. ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ‹

Numpy ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ‹ ΠΈ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) ΠΈ LAPACK (Linear Algebra Package), для выполнСния матСматичСских ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ. Π­Ρ‚ΠΈ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ написаны Π½Π° языках программирования с высокой ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ C ΠΈ Fortran, ΠΈ ΠΏΡ€Π΅Π΄ΠΎΡΡ‚Π°Π²Π»ΡΡŽΡ‚ высокоскоростныС Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ Π»ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½ΠΎΠΉ Π°Π»Π³Π΅Π±Ρ€Ρ‹.

3. МСньшСС количСство инструкций

Код, написанный с использованиСм Numpy, ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ ΡΠΎΠ΄Π΅Ρ€ΠΆΠ°Ρ‚ΡŒ мСньшСС количСство инструкций ΠΏΠΎ ΡΡ€Π°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡŽ с ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½Ρ‹ΠΌ Python ΠΊΠΎΠ΄ΠΎΠΌ. Π’ Numpy ΠΌΡ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ΠΌ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ встроСнныС Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ‹, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΡŽΡ‚ Π½Π°ΠΌ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡ‚ΡŒ слоТныС ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π² ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ строкС ΠΊΠΎΠ΄Π°. Π­Ρ‚ΠΎ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Π΅Ρ‚ ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠ΄ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Ρ‡ΠΈΡ‚Π°Π±Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΌ ΠΈ ΡƒΠΌΠ΅Π½ΡŒΡˆΠ°Π΅Ρ‚ количСство Π²Π½ΡƒΡ‚Ρ€Π΅Π½Π½ΠΈΡ… Ρ†ΠΈΠΊΠ»ΠΎΠ².

4. ЭффСктивная ΠΏΠ°ΠΌΡΡ‚ΡŒ

Π•Ρ‰Π΅ ΠΎΠ΄Π½ΠΎ прСимущСство Numpy Π² Π΅Π³ΠΎ эффСктивном использовании памяти. ΠœΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ‹ Numpy Π·Π°Π½ΠΈΠΌΠ°ΡŽΡ‚ мСньшС мСста Π² памяти, Ρ‡Π΅ΠΌ ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½Ρ‹Π΅ списки Python. Π­Ρ‚ΠΎ связано с Ρ‚Π΅ΠΌ, Ρ‡Ρ‚ΠΎ Numpy Ρ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ Π² Π½Π΅ΠΏΡ€Π΅Ρ€Ρ‹Π²Π½ΠΎΠΉ области памяти ΠΈ Π½Π΅ Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΡƒΠ΅Ρ‚ Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ памяти для хранСния ссылок Π½Π° ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Ρ‹. Π­Ρ‚ΠΎ позволяСт Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ эффСктивно ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π΄ΠΎΡΡ‚ΡƒΠΏΠ½ΡƒΡŽ ΠΏΠ°ΠΌΡΡ‚ΡŒ ΠΈ ускоряСт Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ.

5. ΠŸΠΎΠ΄Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠΊΠ° ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΠΈΠ·ΠΌΠ°

Numpy прСдоставляСт Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΠΈΠ·ΠΌ для ускорСния выполнСния ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ. Он ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΏΠΎΡ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΈ распараллСливаниС Π½Π° ΡƒΡ€ΠΎΠ²Π½Π΅ инструкций для выполнСния ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ Π½Π°Π΄ массивом Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…. Π­Ρ‚ΠΎ особСнно ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΠΎ ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π΅ с большими объСмами Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, Ρ‚Π°ΠΊ ΠΊΠ°ΠΊ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡ‚ΡŒΡΡ ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π½Π° Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΈΡ… ядрах процСссора.

Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄

Π’ этой ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠ΅ ΠΌΡ‹ рассмотрСли нСсколько ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½, ΠΏΠΎΡ‡Π΅ΠΌΡƒ Numpy быстрСС Python. Он обСспСчиваСт Π²Ρ‹ΡΠΎΠΊΡƒΡŽ ΡΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒ выполнСния благодаря Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ, ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌ Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠ°ΠΌ, ΠΌΠ΅Π½ΡŒΡˆΠ΅ΠΌΡƒ количСству инструкций, эффСктивному использованию памяти ΠΈ ΠΏΠΎΠ΄Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠΊΠ΅ ΠΏΠ°Ρ€Π°Π»Π»Π΅Π»ΠΈΠ·ΠΌΠ°. Если Π²Ρ‹ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π΅Ρ‚Π΅ с ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹ΠΌΠΈ массивами ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅ матСматичСскиС ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ, рСкомСндуСтся ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Numpy для ΠΏΠΎΠ²Ρ‹ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΠΈ вашСго ΠΊΠΎΠ΄Π°.

Π’ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ ΠΏΠΎ Ρ‚Π΅ΠΌΠ΅

ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Ρ‹ NumPy Python | ΠœΠ°ΡΡΠΈΠ²Ρ‹, ΠœΠ°Ρ‚Ρ€ΠΈΡ†Ρ‹ И ΠžΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ Над Ними

#1 | Python NumPy | Π§Ρ‚ΠΎ Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠ΅ array, arange ΠΈ dot

Python БыстрСС Ρ‡Π΅ΠΌ Π‘ΠΈ?! УскоряСм Python Π”ΠΎ ΠœΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΡƒΠΌΠ°!

ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠΈ:

Π§Ρ‚ΠΎ Π·Π½Π°Ρ‡ΠΈΡ‚ break Π² ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½Π΅: ΠΏΠΎΠ΄Ρ€ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ΅ объяснСниС ΠΈ использованиС

Как ΡƒΠ·Π½Π°Ρ‚ΡŒ число элСмСнтов Π² массивС Python: простой Π³Π°ΠΉΠ΄

Как Π΄ΠΎΠ»Π³ΠΎ ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ язык Python: совСты для Π½Π°Ρ‡ΠΈΠ½Π°ΡŽΡ‰ΠΈΡ… программистов ΠΈ сроки обучСния

πŸ”₯ΠŸΠΎΡ‡Π΅ΠΌΡƒ Numpy быстрСС Python: взрывная ΠΏΡ€ΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ благодаря ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΊΠΎΠ΄Π° ΠΈ использованию массивов!

Как ΡΠΎΠ·Π΄Π°Ρ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡƒ Π½Π° ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½Π΅ для Android: шаг Π·Π° шагом руководство

Как пСрСвСсти число Π² ΡΠΊΡΠΏΠΎΠ½Π΅Π½Ρ†ΠΈΠ°Π»ΡŒΠ½ΡƒΡŽ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒ Π² Python? Руководство для Π½Π°Ρ‡ΠΈΠ½Π°ΡŽΡ‰ΠΈΡ…!

🐍 Π§Π΅Π³ΠΎ ΠΈΠ·ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ для становлСния программистом Python Junior πŸš€