Channels

Top 100 Trending New

Categories

Crypto Gaming News Entertainment Music Sports Tech Gambling Bots and mini apps Finance Business Education Lifestyle Health Travel Auto Fashion Jobs Dating Deals and shopping

Stickers

Stickers Emoji Themes Wallpapers

Bots Gifts Tools

Currency

$ USD ₽ RUB € EUR ₴ UAH ₸ KZT ₺ TRY zł PLN ₪ ILS AED AED R$ BRL Rp IDR RM MYR ¥ JPY ₩ KRW CN¥ CNY

Theme

Português (Brasil)

Bahasa Indonesia

Беларуская

Українська

Channels Categories Stickers Bots Gifts Tools

Premium Wiki Glossary Legal

Notifications Settings Log in

Kodduu Python: post #1557 — TG.ME

Kodduu Python@KodduuPython · 993 subscribers Open in TelegramOpen

[media without text]

t.me/KodduuPython/1557

August 7, 2026

More from this channel

Чит коды chatGPT, пользуетесь? Мой любимый /critic 🤓 Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖 91·Aug 19

Мясной прокси 🙂 Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️ Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖 168·Aug 7 🔥 TextBlob: Простой и мощный анализ текста from textblob import TextBlob from typing import Tuple def analyze_text(text: str) -> Tuple[float, str]: """Анализирует текст: sentiment, полярность и субъективность.""" blob = TextBlob(text) # Sentiment analysis sentiment = blob.sentiment polarity = sentiment.polarity # от -1 (отрицательный) до 1 (положительный) if polarity > 0.1: mood = "Положительный" elif polarity < -0.1: mood = "Отрицательный" else: mood = "Нейтральный" return polarity, mood if __name__ == "__main__": try: texts = [ "Python — замечательный язык для разработки!", "Сегодня ужасная погода, всё идёт не так.", "Средний отчёт: ничего особенного.", "Этот продукт изменил мою жизнь к лучшему!" ] for t in texts: polarity, mood = analyze_text(t) print(f"Текст: {t}") print(f"Настроение: {mood} (полярность: {polarity:.2f})\n") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") 📌 TextBlob — это простой и удобный инструмент для анализа текста: sentiment, перевод, исправление орфографии, извлечение существительных и многое другое. Работает из коробки и не требует сложной настройки. Идеально для анализа отзывов, новостей, социальных сетей и чат-ботов. 🛠 pip install textblob Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖 152·Aug 7

Вышел бесплатный курс OpenClaw за 60 минут 🔥🔥🔥 Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖 143·Aug 5 🔥 scikit-learn: Машинное обучение за 15 строк from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np def train_iris_classifier() -> float: """Обучает классификатор на датасете Iris.""" iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # Разделяем на train/test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42 ) # Модель случайного леса clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # Предсказания и точность y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Точность модели: {accuracy:.2%}") print(f"Пример предсказания: {iris.target_names[clf.predict([X_test[0]])[0]]}") return accuracy if __name__ == "__main__": try: train_iris_classifier() except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") 📌 scikit-learn — это стандарт де-факто для машинного обучения в Python. Включает классификацию, регрессию, кластеризацию, предобработку, кросс-валидацию и многое другое. Одна из самых удобных и мощных библиотек для data science и ML. 🛠 pip install scikit-learn Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖 123·Aug 5

An open web layer over public Telegram — search, stats and channel reading right in your browser, no account, no install.

Not affiliated with Telegram FZ-LLC; all data comes from public sources.

Catalog

Top channels Categories Countries Search

Content

Stickers Emoji Gifts Themes Wallpapers

Help

Tools Wiki Glossary Blockchain Safety Premium Advertisers Advertising

© 2026 TG.ME · G.Media network· Updated 08/23/2026 · v0.2.0 · ba12f6a

Privacy Terms DMCA & complaints Report a violation

Similar channels

ВойтиВАйТи2.9K subscribers

Python | Программирование9K subscribers

[PYTHON:TODAY]63.9K subscribers

Senior Python Developer40.2K subscribers

IT Архив6.5K subscribers

PyLinux - Всё о Linux, Python и IT11K subscribers

Python — вакансии и стажировки7.3K subscribers

Machinelearning283.8K subscribers