es
Feedback
Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению

Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению

Ir al canal en Telegram

Algorithms, functions, classes, regular expressions, iterators, generators, OOP, exceptions, NumPy, pandas, scikit-learn https://telega.in/c/python_tasks Questions — @dina_ladnyuk

Mostrar más
8 670
Suscriptores
Sin datos24 horas
-107 días
-4130 días
Archivo de publicaciones
Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
def f(x: int) -> float:
    pass
a = f.__annotations__
x = a["x"] is int
y = a["return"] is float
print(x, y)

Какая сигнатура принимает только именованные аргументы?
Anonymous voting

Какая из сигнатур функций корректна?
Anonymous voting

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
import numpy as np
Polynomial = np.polynomial.Polynomial
p = Polynomial([1, -1])
q = Polynomial([1, 1])
print(int((p * q)(2)))

Журнал «Код» — это база для начинающих программистов. Отвечаем на самые простые вопросы и делимся мудростью. Подписаться: @th
Журнал «Код» — это база для начинающих программистов. Отвечаем на самые простые вопросы и делимся мудростью.  Подписаться: @thecodemedia

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
import numpy as np
Polynomial = np.polynomial.Polynomial
p = Polynomial([1, -1, 1])
q = Polynomial([2, -3])
print(int((p + q)(1)))

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
import numpy as np
Polynomial = np.polynomial.Polynomial
p = Polynomial([6, -3, 1])
print(int(p(0)), int(p(1)), int(p(2)))

Машинное обучение - нейросети, dl , алгоритмы на Python. Канал раскроет технологии машинного обучения. 🐍 Python собеседования - все возможные вопросы и задачи с реальных Python собеседований. 🧠ML interview - канал подготовит к собеседованию по работе с данными, углубленном python программировании . 🔎 Анализ даннных - Дата Сайентист на Python, освой одну из самых высокооплачиваемых профессий ит-рынка.

Яндекс Банк ищет рок-звёзд от мира данных Финтех — самые молодые и смелые ребята в Яндексе. За 1,5 года они придумали и сделали Сплит (тот самый, что делит оплату на части), и Карту Плюса (ту самую, что даёт кешбэк не только в Яндексе). На подходе собственный апп и запуск кредитных продуктов, и всем этим нелёгким делом управляет data-driven-подход. Поэтому умеющих работать с данными здесь любят, ценят и ждут. Учёный может открыть новую звезду, но не может её создать — ему придётся просить инженера сделать это за него (с). Поэтому ребята ищут звезду-инженера, способного создать хранилище, которое переживёт даже вторжение инопланетян. Если обеспечение надёжной инфраструктуры пробуждает в тебе свет, а финансовые технологии греют душу — кажется, вы нашли друг друга. Детали ищи здесь. Кратчайший путь в руки рекрутеров — в описании вакансии. Дочитай до конца, реши нехитрую профильную задачку и дверь откроется!

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
import numpy as np
data = np.array([2, 7, 3, 1])
bins = [0, 5, 10]
hist, _ = np.histogram(data, bins)
print(*hist)
#data - набор данных
#bins - набор интервалов, задаваемых граничными значениями

Как посчитать коэффициент корреляции (библиотека numpy)?
Anonymous voting

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выведет код?
import numpy as np
x = np.array([1., 2., np.nan])
print(np.nanstd(x))

Выберите правильный вариант
Anonymous voting

Что выедет код?
import numpy as np
x = np.array([1, 2])
print(np.std(x))