Вышла Python-библиотека PandasAI для упрощённого анализа данных с помощью ИИ.

Можно задавать вопросы о датасете на обычном языке прямо в AI-диалоге, сравнивать разные наборы данных и строить графики. Сильно экономит время, особенно на этапе первичного знакомства с данными. Поддерживает CSV, SQL и Parquet.

А вот ссылка 😍

👉 @PythonPortal

В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты.

На GitHub есть подборка Awesome AI for Science -»»» каталог AI-инструментов для всех этапов исследований.

Внутри:

-» работа с литературой
-» анализ данных
-» превращение статей в постеры
-» автоматизация экспериментов
-» инструменты для биологии, химии, физики и других областей

GitHub: http://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science

В списке есть Paper2Poster, MinerU, The AI Scientist, а также статьи, датасеты и фреймворки.
Фактически это полный набор инструментов для AI-поддержки научных исследований.

👉 @PythonPortal

Я думаю, что игры должны выглядеть так

👉 @PythonPortal

Ошибочка вышла

👉 @PythonPortal

Автоматизируем праздничные открытки одним Python-скриптом: вытаскиваем адрес из таблицы, валидируем и приводим к формату по данным USPS, генерим SVG-конверт и отправляем на плоттер.

👉 @PythonPortal

Карта Python

PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов PyPI.

Пакеты размещаются рядом, если у них похожие описания (через эмбеддинги и кластеризацию), так проще находить аналоги и смежные библиотеки. По сути это визуализация экосистемы Python с веб-интерфейсом 😁

👉 @PythonPortal

А что если бы GitHub перед запросом ревью заставлял пройти короткий квиз по твоему PR, чтобы убедиться, что ты вообще понимаешь, что в нём есть? А если не понимаешь…

👉 @PythonPortal