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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali پایتون | Data Science | Machine Learning analitikasi
پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 005 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 502-o'rinni va Eron mintaqasida 14 646-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 005 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -313 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 2.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 483 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 342 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 1 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“◀️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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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}")