پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️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
显示更多📈 Telegram 频道 پایتون | Data Science | Machine Learning 的分析概览
频道 پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 740 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 516,并在 伊朗 地区排名第 13 700 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 740 名订阅者。
根据 15 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 1 622,过去 24 小时变化为 35,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 3.91%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.30% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 967 次浏览,首日通常累积 568 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 2。
- 主题关注点: 内容集中在 مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“◀️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”
凭借高频更新(最新数据采集于 16 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
کلیک کنید 😍
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_pronumpy.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
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
