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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام پایتون | Data Science | Machine Learning
کانال پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) در بخش زبانی فارسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 081 مشترک است و جایگاه 5 515 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 14 684 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 081 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -313 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.42% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 483 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 342 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“◀️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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
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}")