Python Tips and tricks

#pdf
#Python_tricks
#python

🆔 @Python4all_pro

📚 آموزش الگوریتمی برای حل مسائل پیچیده ریاضی در پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتم‌ها رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه‌ی math و numpy استفاده می‌کنیم.

نصب numpy
برای نصب numpy از دستور زیر استفاده کنید:

pip install numpy

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیاده‌سازی می‌کنیم.

حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن

import numpy as np

def gaussian_elimination(A, b):
    n = len(b)
    M = A

    for i in range(n):
        M[i] = M[i] / M[i, i]
        b[i] = b[i] / M[i, i]
        for j in range(i + 1, n):
            ratio = M[j, i]
            M[j] = M[j] - ratio * M[i]
            b[j] = b[j] - ratio * b[i]

    x = np.zeros(n)
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        x[i] = b[i] - np.dot(M[i, i + 1:], x[i + 1:])
    return x

3. تست الگوریتم 📈
حالا که الگوریتم رو پیاده‌سازی کردیم، می‌تونیم اون رو تست کنیم.

تعریف ماتریس A و بردار b

A = np.array([[2, 1, -1],
              [-3, -1, 2],
              [-2, 1, 2]], dtype=float)

b = np.array([8, -11, -3], dtype=float)

solution = gaussian_elimination(A, b)
print("راه‌حل معادلات:")
print(solution)

4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅

مزایا:
1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد.
2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روش‌های دیگر برای حل سیستم‌های خطی سریع‌تر عمل می‌کند.
3. سادگی پیاده‌سازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیاده‌سازی آن پیچیدگی زیادی ندارد.

کاربردها:
1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستم‌های خطی نیاز دارند، استفاده می‌شود.
2. بهینه‌سازی: در بسیاری از مسائل بهینه‌سازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد.
3. مدل‌سازی مالی: در تحلیل‌های مالی و اقتصادی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی از این الگوریتم استفاده می‌شود.

#Python #library

🆔 https://t.me/Python4all_pro

Python for everything


30 Python Projects for Beginners to Get Started Coding (with Source Code)

https://morioh.com/a/778c1bdf55fa/30-python-projects-for-beginners-to-get-started-coding

#python #programming #developer
#پروژه


🆔 @Python4all_pro

Adding a Watermark to a Plot in Matplotlib


#Code

🆔 @Python4all_pro

📚 آموزش ساخت سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه مکان‌یابی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم.

import math

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیاده‌سازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم:

محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # شعاع زمین به کیلومتر
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍
فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و می‌خواهیم فاصله بین آن‌ها را محاسبه کنیم.

locations = {
    "location1": (35.6892, 51.3890),  # تهران
    "location2": (34.0522, -118.2437),  # لس‌آنجلس
    "location3": (48.8566, 2.3522)  # پاریس
}

def calculate_distances(locations):
    distances = {}
    keys = list(locations.keys())
    for i in range(len(keys)):
        for j in range(i + 1, len(keys)):
            loc1, loc2 = keys[i], keys[j]
            lat1, lon1 = locations[loc1]
            lat2, lon2 = locations[loc2]
            distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
            distances[(loc1, loc2)] = distance
    return distances

distances = calculate_distances(locations)
for loc_pair, dist in distances.items():
    print(f"فاصله بین {loc_pair[0]} و {loc_pair[1]}: {dist:.2f} کیلومتر")

#Python #library

🆔 https://t.me/Python4all_pro

🖥 removal

یک email validator بسیار سریع پایتون است که به زبان Rust نوشته شده است که عملکرد ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ برابری را نسبت به اعتبارسنجی‌های استاندارد بهبود می‌بخشد.


▪ Github



#python #programming #developer

💎 آموزش پایتون برای همه

🆔 @Python4all_pro

Different ways to reverse a list in Python

#python #programming #developer #programmer #coding


🆔 @Python4all_pro

📹Supervision

یک کتابخانه پایتون برای حل آسان انواع مشکلات بینایی کامپیوتر

🔗Links:
https://github.com/roboflow/supervision

📖Docs: https://roboflow.github.io/supervision/




#Python #library

🆔 https://t.me/Python4all_pro

Modern Tkinter for Busy Python Developers

Quickly learn to create great looking user interfaces for Windows, Mac and Linux using Python's standard GUI toolkit



#pdf
#Python_tricks
#python

🆔 @Python4all_pro

World map using Python




#Code

🆔 @Python4all_pro

PDF to any format (png , jpg, tiff, gif , bmp, docx ) using Python



#Code

🆔 @Python4all_pro

Extract Text from Image using Python




#Code

🆔 @Python4all_pro

140+ Python exercises


#interview
#pdf
#Python_tricks
#python

🆔 @Python4all_pro

PDF file protection using password




#Code

🆔 @Python4all_pro