Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 67 812 підписників, посідаючи 2 404 місце в категорії Освіта та 5 049 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 67 812 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 77, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.60%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.50% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 767 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 695 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 07 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
img = [
[255, 0, 0],
[0, 255, 0]
]
# Now we need to pick a symbol for each pixel...
# What a hassle.
Problem:
Manually selecting symbols by brightness is a pain. We need to automate the conversion of grayscale to symbols.
✔️ The right way (using gradation)
```python
from PIL import Image
def image_to_ascii(path, width=100):
img = Image.open(path)
aspect = img.height / img.width
height = int(width * aspect * 0.55)
img = img.resize((width, height)).convert('L')
ascii_chars = '@%#*+=-:. '
pixels = img.getdata()
ascii_art = '\n'.join(
ascii_chars[pixel * (len(ascii_chars) - 1) // 255]
for pixel in pixels
)
lines = [ascii_art[i:i+width] for i in range(0, len(ascii_art), width)]
return '\n'.join(lines)
print(image_to_ascii('cat.jpg'))```
How it works:
convert('L') converts the image to grayscale
Each pixel (0-255) is assigned a symbol from the set
The darker the pixel, the "denser" the symbol (e.g., '@'), the lighter - the "weaker" (space)
Let's write a converter with customizable palette:
```python
class AsciiConverter:
PALETTES = {
'default': '@%#*+=-:. ',
'blocks': '█rayed ',
'detailed': '$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`\'. '
}
def __init__(self, palette_name='default'):
if palette_name not in self.PALETTES:
raise ValueError(f'Нет такой палитры, идиот. Выбери из: {list(self.PALETTES.keys())}')
self.chars = self.PALETTES[palette_name]
def convert(self, image_path, width=80):
# ... code to convert using self.chars ...
return ascii_result```
Try specifying a non-existent palette - you'll get a clear error. Key parameters: 🔵Width - determines the size of the final ASCII art 🔵Character palette - affects the detail and style 🔵Aspect ratio - important for correct display 🔵Inversion - you can invert the brightness for a dark background Important: ASCII art isn't just a fun thing. It's used to visualize data in the console, create creative logs, and even "hide" information in plain sight. 👩💻 @CodeProgrammer
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
