Pandas: Основные операции с DataFrame
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
#theory // Just Python
Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30.
Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame.
#theory // Just Python
Prophet
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
#theory // Just Python
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
#theory // Just Python
Библиотека CVXPY
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные
#theory // Just Python
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные
x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.#theory // Just Python
Библиотека setuptools
Библиотека
#theory // Just Python
Библиотека
setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptoolssetup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.#theory // Just Python
Метод issuperset()
Метод
#theory // Just Python
Метод
issuperset() возвращает True, если все элементы указанного набора существуют в исходном наборе, в противном случае он возвращает False.#theory // Just Python
PySimpleGUI
PySimpleGUI — это простая и легкая в использовании библиотека для создания графического интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простые инструменты для создания оконных приложений с использованием графических элементов, таких как кнопки, текстовые поля, чекбоксы и др. PySimpleGUI предоставляет удобный интерфейс для создания GUI, особенно для начинающих разработчиков.
PySimpleGUI поддерживает различные стили и темы, и вы можете легко настраивать внешний вид вашего приложения. Вы можете найти дополнительные примеры использования PySimpleGUI на официальном сайте проекта.
#theory // Just Python
PySimpleGUI — это простая и легкая в использовании библиотека для создания графического интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простые инструменты для создания оконных приложений с использованием графических элементов, таких как кнопки, текстовые поля, чекбоксы и др. PySimpleGUI предоставляет удобный интерфейс для создания GUI, особенно для начинающих разработчиков.
PySimpleGUI поддерживает различные стили и темы, и вы можете легко настраивать внешний вид вашего приложения. Вы можете найти дополнительные примеры использования PySimpleGUI на официальном сайте проекта.
#theory // Just Python
Green threads
Зелёные потоки (green threads) — это потоки выполнения, управление которыми вместо операционной системы производит виртуальная машина (ВМ). Green threads эмулируют многопоточную среду, не полагаясь на возможности ОС по реализации легковесных потоков. Управление ими происходит в пользовательском пространстве, а не пространстве ядра, что позволяет им работать в условиях отсутствия поддержки встроенных потоков.
#theory // Just Python
Зелёные потоки (green threads) — это потоки выполнения, управление которыми вместо операционной системы производит виртуальная машина (ВМ). Green threads эмулируют многопоточную среду, не полагаясь на возможности ОС по реализации легковесных потоков. Управление ими происходит в пользовательском пространстве, а не пространстве ядра, что позволяет им работать в условиях отсутствия поддержки встроенных потоков.
#theory // Just Python
PsychoPy
PsychoPy — это программное обеспечение для создания экспериментов в области психологии, нейронауки и экспериментальной психиатрии с использованием языка программирования Python. Он предоставляет инструменты для создания различных видов стимулов, управления временем, сбора данных и анализа результатов.
В примере на картинке мы создаем окно, текстовый стимул, отображаем его, ждем 2 секунды и затем закрываем окно. PsychoPy предоставляет богатый набор функций для создания более сложных экспериментов, таких как представление изображений, воспроизведение звуков, сбор данных о времени реакции и многое другое.
#theory // Just Python
PsychoPy — это программное обеспечение для создания экспериментов в области психологии, нейронауки и экспериментальной психиатрии с использованием языка программирования Python. Он предоставляет инструменты для создания различных видов стимулов, управления временем, сбора данных и анализа результатов.
В примере на картинке мы создаем окно, текстовый стимул, отображаем его, ждем 2 секунды и затем закрываем окно. PsychoPy предоставляет богатый набор функций для создания более сложных экспериментов, таких как представление изображений, воспроизведение звуков, сбор данных о времени реакции и многое другое.
#theory // Just Python
Метод str.replace()
Метод
где:
#theory // Just Python
Метод
str.replace() в Python используется для замены подстроки в строке новой подстрокой. Вот базовый синтаксис метода:new_string = old_string.replace(old_substring, new_substring)
где:
old_string — исходная строка, в которой вы хотите выполнить замену.old_substring — подстрока, которую вы хотите заменить.new_substring — новая подстрока, которой вы хотите заменить старую подстроку.#theory // Just Python
Поверхностное копирование
Копирование объектов может быть выполнено как «поверхностное» (shallow) копирование или «глубокое» (deep) копирование. Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
Глубокое копирование мы уже рассматривали в посте выше, поэтому этот пост мы посвятим Поверхностному копированию.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
Заметьте, что изменения во вложенных объектах будут видны как в оригинале, так и в его поверхностной копии.
#theory // Just Python
Копирование объектов может быть выполнено как «поверхностное» (shallow) копирование или «глубокое» (deep) копирование. Различия между ними заключаются в том, как обрабатываются вложенные объекты.
Глубокое копирование мы уже рассматривали в посте выше, поэтому этот пост мы посвятим Поверхностному копированию.
При поверхностном копировании создается новый объект, но его внутренние элементы (если они тоже являются объектами) остаются ссылками на те же объекты, что и в оригинале. Другими словами, копируются только ссылки на объекты, но не сами объекты.
Заметьте, что изменения во вложенных объектах будут видны как в оригинале, так и в его поверхностной копии.
#theory // Just Python
Композиция классов
Композиция классов — это концепция, при которой один класс включает в себя объект(ы) другого класса в качестве атрибута. Это отличается от наследования, где класс наследует атрибуты и методы другого класса. Композиция обычно предпочтительна в сравнении с наследованием, так как она обеспечивает более гибкую структуру.
Композиция обычно предпочтительна, когда отношение между двумя классами является «имеет» или «включает», а не «является». Она делает код более гибким, позволяя изменять поведение объекта, не изменяя его класс напрямую.
Важно отметить, что композиция и наследование могут использоваться вместе в зависимости от конкретных требований вашей программы.
#theory // Just Python
Композиция классов — это концепция, при которой один класс включает в себя объект(ы) другого класса в качестве атрибута. Это отличается от наследования, где класс наследует атрибуты и методы другого класса. Композиция обычно предпочтительна в сравнении с наследованием, так как она обеспечивает более гибкую структуру.
Композиция обычно предпочтительна, когда отношение между двумя классами является «имеет» или «включает», а не «является». Она делает код более гибким, позволяя изменять поведение объекта, не изменяя его класс напрямую.
Важно отметить, что композиция и наследование могут использоваться вместе в зависимости от конкретных требований вашей программы.
#theory // Just Python
Библиотека Manim
Библиотека Manim (Mathematical Animation Engine) предоставляет инструменты для создания анимаций математических концепций с использованием Python. Эта библиотека широко используется в образовательных целях и в сообществе, занимающемся созданием математических контентов. Manim была изначально разработана Grant'ом Sanderson'ом, создателем 3Blue1Brown, для создания анимаций для его образовательных видеороликов.
Помимо этого, существует две версии Manim: Manim Community Edition (ManimCE) и Manim GL. ManimCE является развитием и поддерживается сообществом. Manim GL, с другой стороны, предоставляет улучшенные возможности OpenGL для более высокого качества анимаций.
После установки вы можете использовать команды вроде
Однако, учтите, что состояние инструментов и их документации может измениться, поэтому рекомендуется посетить официальный репозиторий Manim на GitHub для получения последней информации: Manim Community Edition.
#theory // Just Python
Библиотека Manim (Mathematical Animation Engine) предоставляет инструменты для создания анимаций математических концепций с использованием Python. Эта библиотека широко используется в образовательных целях и в сообществе, занимающемся созданием математических контентов. Manim была изначально разработана Grant'ом Sanderson'ом, создателем 3Blue1Brown, для создания анимаций для его образовательных видеороликов.
Помимо этого, существует две версии Manim: Manim Community Edition (ManimCE) и Manim GL. ManimCE является развитием и поддерживается сообществом. Manim GL, с другой стороны, предоставляет улучшенные возможности OpenGL для более высокого качества анимаций.
После установки вы можете использовать команды вроде
manim your_script.py YourSceneName -p -ql, чтобы создать видео на основе вашего скрипта.Однако, учтите, что состояние инструментов и их документации может измениться, поэтому рекомендуется посетить официальный репозиторий Manim на GitHub для получения последней информации: Manim Community Edition.
#theory // Just Python
Объединение функцией zip()
Функция
Важно отметить, что если переданные итерируемые объекты имеют разную длину,
#theory // Just Python
Функция
zip() используется для объединения элементов из двух или более итерируемых объектов в кортежи. Эти кортежи могут затем быть использованы, например, для создания словарей или других структур данных. Функция zip() создает итератор, который генерирует кортежи из элементов, взятых по одному из каждого переданного ей итерируемого объекта.Важно отметить, что если переданные итерируемые объекты имеют разную длину,
zip() остановится, когда самый короткий из них исчерпается.#theory // Just Python
Как работает хэш-таблица?
Хэш-таблица в Python реализована в виде словаря (dict). Вот как это работает:
— Хэширование ключей: Когда вы добавляете пару ключ-значение в словарь, Python сначала вычисляет хэш-код ключа с помощью встроенной функции hash(). Хэш-код - это целое число, представляющее "отпечаток" ключа.
— Разрешение коллизий: Если два разных ключа имеют одинаковый хэш-код (коллизия), Python использует механизм разрешения коллизий для размещения значений в памяти. Одним из наиболее распространенных методов разрешения коллизий является метод цепочек, когда для каждого "ячейки" хэш-таблицы выделен список, в который добавляются все значения с одинаковыми хэш-кодами.
— Поиск значения: При поиске значения по ключу Python сначала вычисляет хэш-код ключа и затем использует его для определения соответствующей "ячейки" в хэш-таблице. Затем происходит поиск значения внутри этой "ячейки" (или цепочки).
#theory // Just Python
Хэш-таблица в Python реализована в виде словаря (dict). Вот как это работает:
— Хэширование ключей: Когда вы добавляете пару ключ-значение в словарь, Python сначала вычисляет хэш-код ключа с помощью встроенной функции hash(). Хэш-код - это целое число, представляющее "отпечаток" ключа.
— Разрешение коллизий: Если два разных ключа имеют одинаковый хэш-код (коллизия), Python использует механизм разрешения коллизий для размещения значений в памяти. Одним из наиболее распространенных методов разрешения коллизий является метод цепочек, когда для каждого "ячейки" хэш-таблицы выделен список, в который добавляются все значения с одинаковыми хэш-кодами.
— Поиск значения: При поиске значения по ключу Python сначала вычисляет хэш-код ключа и затем использует его для определения соответствующей "ячейки" в хэш-таблице. Затем происходит поиск значения внутри этой "ячейки" (или цепочки).
#theory // Just Python
Библиотека для трансляции текста
В Python существует несколько библиотек для транслитерации текста, и одной из них является библиотека transliterate. Этот модуль позволяет переводить текст из одной письменности в другую, например, из кириллицы в латиницу.
Для использования библиотеки transliterate сначала нужно установить её с помощью pip:
Библиотека transliterate поддерживает несколько письменностей, так что вы можете использовать её для транслитерации текста между различными языками.
#theory // Just Python
В Python существует несколько библиотек для транслитерации текста, и одной из них является библиотека transliterate. Этот модуль позволяет переводить текст из одной письменности в другую, например, из кириллицы в латиницу.
Для использования библиотеки transliterate сначала нужно установить её с помощью pip:
pip install transliterate
Библиотека transliterate поддерживает несколько письменностей, так что вы можете использовать её для транслитерации текста между различными языками.
#theory // Just Python
В 2024 году на кодинге уже не вывезешь, перспектива года - Информационная Безопасность.
Ловите полезные каналы, которые помогут ворваться в новое направление.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Библиотека для квантовых вычислительных
Qiskit — это открытая библиотека для работы с квантовыми вычислениями в Python. Она предоставляет инструменты для создания, симуляции и запуска квантовых программ на реальных квантовых устройствах.
Вы можете изучить документацию Qiskit для получения более подробной информации и примеров использования.
#theory // Just Python
Qiskit — это открытая библиотека для работы с квантовыми вычислениями в Python. Она предоставляет инструменты для создания, симуляции и запуска квантовых программ на реальных квантовых устройствах.
Вы можете изучить документацию Qiskit для получения более подробной информации и примеров использования.
#theory // Just Python
Узнаём ip адрес своего компьютера
Этот код использует библиотеку requests для отправки HTTP-запроса к веб-сервису ipify, который предоставляет API для определения публичного IP-адреса пользователя. Код написан в форме функции get_public_ip, что делает его удобным для повторного использования.
Использование блока try-except обеспечивает обработку исключений, которые могут возникнуть при запросе (например, проблемы с подключением к интернету). Если запрос успешен, функция возвращает IP-адрес, иначе возвращает сообщение об ошибке.
#theory // Just Python
Этот код использует библиотеку requests для отправки HTTP-запроса к веб-сервису ipify, который предоставляет API для определения публичного IP-адреса пользователя. Код написан в форме функции get_public_ip, что делает его удобным для повторного использования.
Использование блока try-except обеспечивает обработку исключений, которые могут возникнуть при запросе (например, проблемы с подключением к интернету). Если запрос успешен, функция возвращает IP-адрес, иначе возвращает сообщение об ошибке.
#theory // Just Python
JPype
JPype - это модуль, который позволяет взаимодействовать с кодом на Java из Python.
Основные области применения JPype:
- Доступ к библиотекам Java из Python.
- Интеграция с существующим Java кодом.
- Использование JVM из Python.
В этом примере мы импортируем класс String из Java и создаем экземпляр этого класса.
Затем вызываем метод toUpperCase() у объекта javaString. Таким образом из Python мы можем работать с объектами и вызывать методы Java.
Результат работы программы:
HELLO FROM JAVA!
#theory // Just Python
JPype - это модуль, который позволяет взаимодействовать с кодом на Java из Python.
Основные области применения JPype:
- Доступ к библиотекам Java из Python.
- Интеграция с существующим Java кодом.
- Использование JVM из Python.
В этом примере мы импортируем класс String из Java и создаем экземпляр этого класса.
Затем вызываем метод toUpperCase() у объекта javaString. Таким образом из Python мы можем работать с объектами и вызывать методы Java.
Результат работы программы:
HELLO FROM JAVA!
#theory // Just Python
Модульное программирование
Модульное программирование — это парадигма программирования, в которой программа делится на отдельные модули, каждый из которых выполняет конкретную функцию. Модули должны быть независимыми друг от друга, то есть они должны иметь собственные входные и выходные данные и не должны взаимодействовать друг с другом напрямую.
#theory // Just Python
Модульное программирование — это парадигма программирования, в которой программа делится на отдельные модули, каждый из которых выполняет конкретную функцию. Модули должны быть независимыми друг от друга, то есть они должны иметь собственные входные и выходные данные и не должны взаимодействовать друг с другом напрямую.
#theory // Just Python