Рубрика «python3»

Предисловие переводчика

Всем здравствуйте, вот мы и подошли к конечной части. Приятного чтения!
Навигация:

Математика многочленов

NumPy предоставляет методы для работы с полиномами. Передавая список корней, можно получить коэффициенты уравнения:

>>> np.poly([-1, 1, 1, 10])
array([ 1, -11,   9,  11, -10])

Здесь, массив возвращает коэффициенты соответствующие уравнению: $x^4 - 11x^3 + 9x^2 + 11x - 10$.Читать полностью »

Вместо предисловия

Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!

image
Читать полностью »

Предисловие переводчика

И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.

Операторы сравнения и тестирование значений

Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False,  True,  True], dtype=bool)

Читать полностью »

От переводчика: Это перевод статьи
https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/.
Оригинальная статья показалась мне очень полезной и, как мне кажется, определенно заслуживает внимания, если вы до сих пор плохо представляете, как работает асинхронное программирование в Python.
Все ссылки на сторонние ресурсы, встречающиеся в оригинальном тексте, сохранены как есть. Очень советую прочитать информацию по этим ссылка, в особенности различные PEP, тогда многое встанет на свои места.
Перевод в некоторых местах является достаточно вольным, многие выражения переведены не дословно, но с сохранением основного смысла. Все же русский и английский — разные языки и дословный перевод не всегда лучше и понятнее.
Некоторые термины имеют оригинальное написание рядом в скобках. Это сделано с целью сохранения изначального смысла и для возможности сопоставления с оригинальными техническими терминами в документации на английском языке.
У меня получилось перевести не все термины, некоторые можно перевести по-разному. Если вы знаете, как точно переводится тот или иной термин, прошу указывать это в комментариях. Если такой перевод сделает смысл более понятным, я с удовольствием его добавлю.
Если после прочтения у вас останутся вопросы или вы заметили неточность, обязательно напишите об этом в комментариях.
Приятного чтения!

Являясь разработчиком ядра Python мне всегда хотелось понять, как на самом деле функционирует этот язык. Я понимаю, что всегда найдутся такие закоулки, где я не буду знать всех тонкостей, но, чтобы иметь возможность помогать с решением вопросов и с дизайном языка Python в целом, мне кажется, я должен понимать его базовые семантики и как это все работает "под капотом".Читать полностью »

В жизни каждого программиста случается хакатон. Звучит, будто болячку подцепил, но тем не менее — через это проходят все. Кто-то по желанию, кто-то по необходимости, мало ли какие пути привели человека на подобное мероприятие.

Я не буду рассказывать, что это за формат, раз вы перешли сюда, значит, как минимум представляете, о чём речь. Но зато хочу затронуть тему того, а кому оно, собственно, надо? Начну с длинной прелюдии.

Читать полностью »

Предисловие переводчика

Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.

Другие пути создания массивов

Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:

>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])

Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:

>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

Читать полностью »

image

Приветствую!

Есть такая замечательная библиотека python-miio, позволяющая управлять многими гаджетами Xiaomi: пылесосом, очистителем/увлажнителем воздуха, лампами и тд. В процессе чтения документации я наткнулся на в целом бесполезную, но занятную возможность заменить стандартную озвучку робота-пылесоса на свою. А поскольку на Гиктаймс мне доселе ничего подобного не попадалось, и бытовые гаджеты Xiaomi пользуются популярностью, я решил, что возможно описание процесса окажется для кого-то полезным.
Читать полностью »

image Всем привет! Это уже двадцать четвертый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные материалы из мира Python.

С предыдущим digest можно ознакомиться здесь.

Читать полностью »

Предисловие переводчика


Доброго времени суток. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать полностью »

Привет всем, я когда-то увидел, что не продаются модели подводных лодок с дальним радиусом действия, более менее сносным функционалом и ценой меньше чем у новенького iphone и решил сделать ее сам. Читать полностью »