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 24 706 مشترک است و جایگاه 5 515 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 13 715 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 706 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 596 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 3.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 941 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 515 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 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 19 ژوئن, 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.
%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd
GitHub : https://github.com/rapidsai/cudf
#library
#Python_tricks
🆔 @Python4all_proimport os
directory = 'path/to/your/folder'
prefix = 'image_'
# Iterate over files in the directory
for count, filename in enumerate(os.listdir(directory)):
new_name = f"{prefix}{count}.png"
src = f"{directory}/{filename}"
dst = f"{directory}/{new_name}"
# Rename the file
os.rename(src, dst)pip install deepchem
؛DeepChem مجموعه ای عالی از ابزارهای منبع باز را ارائه می دهد که با استفاده از یادگیری عمیق برای کشف دارو، علم مواد، شیمی کوانتومی و زیست شناسی ساخته دیده است
🖥 GitHub
👉Tutorials
👉 Deep Learning Models from DeepChem
🆔 @Python4all_pro# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3
# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()
# Open the PDF file
try:
with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:
# Create a PdfFileReader object
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
# Get an engine instance for the speech synthesis
speak = pyttsx3.init()
# Iterate through each page and read the text
for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
page = pdf_reader.pages[page_num]
text = page.extract_text()
if text:
speak.say(text)
speak.runAndWait()
# Stop the speech engine
speak.stop()
print("Audiobook creation completed.")
except FileNotFoundError:
print("The specified file was not found.")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
🆔 @Python4all_propip install pillow
Then, use this script:
from PIL import Image
in_img = 'input.jpg'
out_img = 'grayscale.jpg'
# Open the image
with Image.open(in_img) as img:
# Convert the image to grayscale
grayscale_img = img.convert('L')
# Save the grayscale image
grayscale_img.save(out_img)import ChatTTS
from IPython.display import Audio
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()
texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]
wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
ChatTTS is a text-to-speech model designed specifically for conversational scenarios such as LLM assistant.
ChatTTS supports both English and Chinese (if relevant).
🖥 GitHub
👉 Hugging Face
👉 ChatTTS page
🆔 @Python4all_pro
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
