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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала پایتون | Data Science | Machine Learning
Канал پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 005 подписчиков, занимая 5 502 место в категории Технологии и приложения и 14 646 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 005 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -313, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 2.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.42% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 483 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 342 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“◀️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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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}")