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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram پایتون | Data Science | Machine Learning
El canal پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 005 suscriptores, ocupando la posición 5 502 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 646 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 005 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -313, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 483 visualizaciones. En el primer día suele acumular 342 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“◀️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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 octubre, 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.
مجموعه ای بی نظیر از منابع آموزشی ، کتاب ، رویداد ها ، اخبار ،فرصت های شغلی و هر آنچه مهندسان کامپیوتر نیاز دارند🔹 دیگه بین کانالها سردرگم نباشید ، همه ی آنچه نیاز دارید در این فولدر هست 🔹 فقط کافیه دکمه ی ADD را بزنید و این فولدر تخصصی را در تلگرام خود ذخیره کنید 👇👇👇 💎 Best Telegram Channels 💎 💎 Best Telegram Channels 💎
from PIL import Image
im = Image.open("naruto.jpg").convert("RGB")
im.save("naruto.png", "png")
🔅 Convert PNG to JPG
from PIL import Image
im = Image.open("naruto.png").convert("RGB")
im.save("naruto.jpg", "jpeg")
```install
pip install PIL `
#code
🆔 @Python4all_pron = 7
for i in range(n, 0, -1):
print(" " * i, end="")
for j in range(n-i+1):
print(i, end=" ")
print()
#code #pattern
🆔 @Python4all_profrom PIL import Image
from collections import Counter
# https://t.me/LearnPython3
# Open the image
image = Image.open('input.png')
# Convert the image to a list of RGB tuples
pixels = list(image.getdata())
# Use Counter to count the occurrences of each color
color_counts = Counter(pixels)
# Get the 6 most common colors
top_colors = color_counts.most_common(6)
# Print the extracted colors and their counts
for i, (color, count) in enumerate(top_colors):
color_block = "\033[48;2;{};{};{}m \033[0m".format(color[0], color[1], color[2])
print(f"Color {i + 1}: {color_block} RGB: {color} - Count: {count}")