VanderPlus, Pandas, VSC, github

VanderPlus,  Pandas

ГЛАВА 13 Знакомство с объектами библиотеки Pandas

file:///D:/Books/Python/%D0%92%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D1%80%20%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D1%81%20%D0%94%D0%B6.%20-%20Python%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%20(%D0%91%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80%D1%8B%20O%E2%80%99Reilly)%20-%202024.pdf

D:\VC25\Python\VSC\VanderPlas

https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

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

Numpy, Tutorial, Habr

Numpy, Tutorial, Habr

Нескучный туториал по Numpy

https://habr.com/ru/articles/469355/#p1

D:\VC25\Python\VSC\NumPy01

Это библиотека с открытым исходным кодом, некогда отделившаяся от проекта SciPy. NumPy является наследником Numeric и NumArray. Основан NumPy на библиотеке LAPAC, которая написана на Fortran. Не-python альтернативой для NumPy является Matlab.

В силу того, что NumPy базируется на Fortran это быстрая библиотека. А в силу того, что поддерживает векторные операции с многомерными массивами — крайне удобная.

Кроме базового варианта (многомерные массивы в базовом варианте) NumPy включает в себя набор пакетов для решения специализированных задач, например:

• numpy.linalg — реализует операции линейной алгебры (простое умножение векторов и матриц есть в базовом варианте);
• numpy.random — реализует функции для работы со случайными величинами;
• numpy.fft — реализует прямое и обратное преобразование Фурье.

Итак, я предлагаю рассмотреть подробно всего несколько возможностей NumPy и примеров их использования, которых будет достаточно, чтобы вы поняли, на сколько мощный этот инструмент!

orland, git, project

orland, git, project

F:\Gits\math-for-programmers

D:\VC25\Python\VSC\Orland\math-for-programmers

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)

orland, project

orland, project

D:/Books/Math/Python/Орланд П. - Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python (Библиотека программиста) - 2023.pdf

D:\VC25\Python\VSC\Orland

D:\VC25\Python\VSC\Orland\math-for-programmers - github

D:\VC25\Python\VSC\Orland\work - work directory

D:\VC25\Python\VSC\Orland\math-for-programmers\Chapter 01\Chapter 01 Walkthrough.ipynb - done, all right

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))