log_parser, Project, Poetry, Giga

log_parser, Project, Poetry,  Giga

https://giga.chat/link/gcsDUBDsWO

- isort

- black

- flake8

- mypy

- pyright

- pytest

D:\VC25\Otus\Py\250530\projects\log_parser

исправил ошибки длины, isort  и black все вернули

Annotations, 250610, Project, annotation_ci_proj, Poetry, pyproject.toml, giga

Annotations, 250610, Project, annotation_ci_proj, Poetry, pyproject.toml, giga

https://gsotuspy202505.blogspot.com/2025/06/project-annotationciproj-poetry.html

Python, OOP, Giga , Serialization, IRV KALB, Book

Python, OOP, Giga , Serialization, IRV KALB, Book

ObOr Progr

D:\VC25\Python\VSC\OOP\Object-Oriented-Python-Code

IRV KALB

OBJECT-ORIENTED PYTHON MASTER OOP BY BUILDING GAMES AND GUIS

file:///D:/Books/Python/%D0%9E%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BD%D0%BE_%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5.pdf

Giga OOP, Serialization

https://giga.chat/link/gcsliKNsBp

D:\VC25\Python\VSC\OOP\oop1

D:\VC25\Python\VSC\OOP\oop1\Giga

D:\VC25\Python\VSC\OOP\oop1\HigherOrLower

D:\VC25\Python\VSC\OOP\Object-Oriented-Python-Code\Object-Oriented-Python-Code

vector_draw, project, giga

vector_draw, project, vector_draw, project, giga

https://giga.chat/link/gcsTMldMBX

D:\VC25\Python\VSC\Orland\vector_draw

Представленный модуль vector_drawing.py реализует ряд полезных классов и функций для работы 
с геометрическими объектами и их визуализацией средствами библиотеки Matplotlib. 
Данный модуль пригодится, если нужно рисовать векторы, точки, стрелки и многоугольники на 
плоскости, организовывая их интуитивно понятным способом.
Ключевые элементы модуля:
Классы для представления геометрических фигур:
Polygon: Многоугольник, определяемый вершинами и цветом заливки.
Points: Набор точек на плоскости с возможностью задать общий цвет.
Arrow: Стрелка, задаваемая координатами конца и начала.
Segment: Линейный сегмент, соединяющий две точки.
Функция extract_vectors:
Используется для извлечения координат всех геометрических объектов из набора. 
Позволяет унифицировать обработку множества объектов разной природы.
Главная функция draw:
Основная функция, принимающая произвольное количество геометрических объектов и 
управляющая процессом их визуализации.
Поддерживает опции для включения сетки, осей, рамки, 
автоматического подбора размеров окна и вывода картинок в файл.
Функционал модуля:
Рисование геометрии: Гарантирует единообразное отображение точек, отрезков, стрелок и полигонов.
Управление внешним видом: Возможность настраивать цвета, размеры и прозрачность объектов.
Автоматическое масштабирование и сетка: 
Функция автоматически определяет границы графика и формирует сетку, помогая воспринимать масштаб сцены.
Экспорт графики: Возможность сохранения нарисованных объектов в виде PNG-файлов.
Примеры повторного использования:
Создание красивых презентационных схем: Подходит для наглядного объяснения идей в книгах, статьях или докладах.
Анализ векторов и геометрия: Удобен для иллюстрации движений, сил, направлений и связей в физике, 
математике и инженерных дисциплинах.
Интерактивные учебные материалы: Помогает демонстрировать концепции вроде графов, 
сетей и потоков.
Советы по адаптации в собственном проекте:
Установи Matplotlib, если ещё не сделал этого:

pip install matplotlib

Определи местоположение модуля vector_drawing.py и положи его в папку проекта или 
расположи рядом с рабочими скриптами.
Настраивай стили объектов и оформление под свои потребности.
Заключение:
Модуль предоставляет удобное средство визуализации в Python, 
позволяющее экономить усилия при оформлении двухмерных графиков и диаграмм. 
Его можно внедрить в учебный материал, исследовательские отчёты или технические презентации, 
существенно упрощая процесс передачи идей и данных аудитории.

from vector_drawing import *

# Треугольник (Polygon)

poly = Polygon((0, 0), (4, 0), (2, 3), color=green, fill=purple)

draw(poly, origin=True, grid=(1, 1), axes=True)

# Множество точек (Points)

pts = Points((1, 1), (-1, -1), (2, 2), color=orange)

draw(pts, origin=True, grid=(1, 1), axes=True)

# Стрелка (Arrow)

arrw = Arrow((3, 3), (5, 5), color=red)

draw(arrw, origin=True, grid=(1, 1), axes=True)

# Линия (Segment)

seg = Segment((0, 0), (6, 6), color=blue)

draw(seg, origin=True, grid=(1, 1), axes=True)

# Рисуем все фигуры одновременно

draw(poly, pts, arrw, seg, origin=True, grid=(1, 1), axes=True)

Giga, PrintFormat, Project, csr_matrix

Giga, PrintFormat, Project, csr_matrix

D:\VC25\Python\VSC\Giga\Matrix

matrix_csr = sparse.csr_matrix(matrix)

https://giga.chat/link/gcscyKwllJ

D:\VC25\Python\VSC\Giga\PrintFormat

print(f"Моя фамилия {soname}, Мое имя {name}, возраст {age}.")

print("Моя фамилия {}, Мое имя {}, возраст {}.".format(soname, name, age)

print("Моя фамилия %s, Мое имя %s, возраст %d" % (soname, name, age))

Giga, Matrix, csr_matrix, sparse matrix

Giga, Matrix, csr_matrix, sparse matrix, project

https://giga.chat/link/gcscyKwllJ

D:\VC25\Python\VSC\Giga\Matrix

VSCode, Logging, Project, Logger, Giga

VSCode, Logging, Project, Logger, Giga

https://giga.chat/link/gcscqIGxSb

D:\VC25\Python\VSC\Logging

VSCode, Albon, Giga, Matrix, sparse_csr_matrix

VSCode, Albon, Giga, Matrix, sparse_csr_matrix

https://giga.chat/link/gcsnsNdxIt

F:/DownLoads/trnt/ML/B1/Gallatin Kyle, Albon Chris - Machine Learning with Python Cookbook, 2nd Edition - 2023/Gallatin Kyle, Albon Chris - Machine Learning with Python Cookbook, 2nd Edition - 2023.pdf

file:///F:/DownLoads/trnt/ML/B1/Gallatin%20Kyle,%20Albon%20Chris%20-%20Machine%20Learning%20with%20Python%20Cookbook,%202nd%20Edition%20-%202023/Gallatin%20Kyle,%20Albon%20Chris%20-%20Machine%20Learning%20with%20Python%20Cookbook,%202nd%20Edition%20-%202023.pdf

F:\DownLoads\trnt\ML\B1

D:\VC25\Python\VSC\Albon

Разряженные матрицы: sparse_csr_matrix

# Создадим две разрежённые матрицы

A = sparse.csr_matrix(np.array([[0, 0, 3], [1, 0, 0], [0, 2, 0]]))

B = sparse.csr_matrix(np.array([[0, 2, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]))

D:\VC25\Python\VSC\Giga\Matrix