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 24 740 подписчиков, занимая 5 516 место в категории Технологии и приложения и 13 700 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 740 подписчиков.
Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1 622, а за последние 24 часа — 35, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 3.91%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.30% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 967 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 568 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
- 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 16 июня, 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.
کلیک کنید 😍
numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
1. arr[i] - Access ith element.
2. arr[i:j] - Access slice from ith to jth element.
3. arr[i:j:k] - Access slice with step k.
*Array Reshaping*
1. arr.reshape() - Reshape array.
2. arr.flatten() - Flatten array.
3. arr.ravel() - Flatten array.
*Array Manipulation*
1. numpy.concatenate() - Concatenate arrays.
2. numpy.split() - Split array.
3. numpy.transpose() - Transpose array.
4. numpy.flip() - Flip array.
*Mathematical Functions*
1. numpy.sin() - Sine.
2. numpy.cos() - Cosine.
3. numpy.tan() - Tangent.
4. numpy.exp() - Exponential.
5. numpy.log() - Natural logarithm.
*Statistical Functions*
1. numpy.min() - Minimum value.
2. numpy.max() - Maximum value.
3. numpy.percentile() - Percentile.
4. numpy.quantile() - Quantile.
*Random Number Generation*
1. numpy.random.rand() - Random numbers.
2. numpy.random.normal() - Normal distribution.
3. numpy.random.uniform() - Uniform distribution.
*Linear Algebra*
1. numpy.dot() - Dot product.
2. numpy.matmul() - Matrix multiplication.
3. numpy.linalg.inv() - Matrix inverse.
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pronumpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.
*Array Operations*
1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.
*Array Indexing*
ادامه در پست بعد👇
#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
