DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DLeX: AI Python
El canal DLeX: AI Python (@ai_python) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 21 284 suscriptores, ocupando la posición 6 234 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 16 500 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 21 284 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -58, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.24%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.67% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 754 visualizaciones. En el primer día suele acumular 569 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import tkinter as TK
fig = plt.figure(figsize=(7, 7))
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)
ax.set_xlim(0, 1), ax.set_xticks([])
ax.set_ylim(0, 1), ax.set_yticks([])
n_drops = 50
rain_drops = np.zeros(n_drops, dtype=[('position', float, 2),('size', float, 1),('growth',float1),('color', float4)])
rain_drops['position'] = np.random.uniform(0, 1, (n_drops, 2))
rain_drops['growth'] = np.random.uniform(50, 200, n_drops)
scat = ax.scatter(rain_drops['position'][:, 0], rain_drops['position'][:, 1],
s=rain_drops['size'], lw=0.5, edgecolors=rain_drops['color'],
facecolors='none')
def update(frame_number):
# Get an index which we can use to re-spawn the oldest raindrop.
current_index = frame_number % n_drops
# Make all colors more transparent as time progresses.
rain_drops['color'][:, 3] -= 1.0/len(rain_drops)
rain_drops['color'][:, 3] = np.clip(rain_drops['color'][:, 3], 0, 1)
# Make all circles bigger.
rain_drops['size'] += rain_drops['growth']
# Pick a new position for oldest rain drop, resetting its size,
# color and growth factor.
rain_drops['position'][current_index] = np.random.uniform(0, 1, 2)
rain_drops['size'][current_index] = 5
rain_drops['color'][current_index] = (0, 0, 0, 1)
rain_drops['growth'][current_index] = np.random.uniform(50, 200)
# Update the scatter collection, with the new colors, sizes and positions.
scat.set_edgecolors(rain_drops['color'])
scat.set_sizes(rain_drops['size'])
scat.set_offsets(rain_drops['position'])
animation = FuncAnimation(fig, update, interval=10)
plt.show()
#پایتون #آموزش #کلاس_آموزشی #آموزش_کلاسی #فیلم #python
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
🗣 @AI_Python_Arxivwordstring = ' ' ' jomle morede nazaretoon ro benevisid! ' ' '
wordlist = wordstring.split()
wordfreq = [wordlist.count(w) for w in wordlist]
print("String\n {} \n".format(wordstring))
print("List\n {} \n".format(str(wordlist)))
print("Frequencies\n {} \n".format(str(wordfreq)))
print("Pairs\n {}".format(str(dict(zip(wordlist, wordfreq)))))
#پایتون #آموزش #کلاس_آموزشی #آموزش_کلاسی #فیلم #python
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
🗣 @AI_Python_Arxivimport random
article = ["the", "a", "one", "some", "any"]
noun = ["boy", "girl", "dog", "town", "car"]
verb = ["drove","jumped","ran","walked", "skipped"]
preposition = ["to","from", "over", "under", "on"]
def random_int():
return random.randint(0,4)
def random_sentence():
"""Creates random and return sentences."""
return ("{} {} {} {} {} {}" .format(article[random_int()] ,noun[random_int()] ,verb[random_int()] ,preposition[random_int()]
, article[random_int()]
,noun[random_int()])).capitalize()
# prints random sentences
for sentence in list(map(lambda x: random_sentence(), range(0, 20))):
print(sentence)
print("\n")
story = (". ").join(list(map(lambda x: random_sentence(), range(0, 20))))
# prints random sentences story
print("{}".format(story))
#پایتون #آموزش #فیلم #python
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
🗣 @AI_Python_Arxiv# Writing to an excel
# sheet using Python
import xlwt
from xlwt import Workbook
# Workbook is created
wb = Workbook()
# add_sheet is used to create sheet.
sheet1 = wb.add_sheet('Sheet 1')
sheet1.write(1, 0, 'ISBT DEHRADUN')
sheet1.write(2, 0, 'SHASTRADHARA')
sheet1.write(3, 0, 'CLEMEN TOWN')
sheet1.write(4, 0, 'RAJPUR ROAD')
sheet1.write(5, 0, 'CLOCK TOWER')
sheet1.write(0, 1, 'ISBT DEHRADUN')
sheet1.write(0, 2, 'SHASTRADHARA')
sheet1.write(0, 3, 'CLEMEN TOWN')
sheet1.write(0, 4, 'RAJPUR ROAD')
sheet1.write(0, 5, 'CLOCK TOWER')
wb.save('xlwt example.xls')
#پایتون #آموزش #فیلم #python
❇️ @AI_Python
✴️ @AI_Python_EN
🗣 @AI_Python_Arxiv