#آموزش
بدست آوردن فرکانس(تعداد تکرار) اعداد داخل یک لیست و نمایش بر اساس جدول مرتب شده
from collections import Counter
def frequency_table(numbers):
table = Counter(numbers)
numbers_freq = table.most_common()
numbers_freq.sort()
print('Number\tFrequency')
for number in numbers_freq:
print('{0}\t{1}'.format(number[0], number[1]))
if name == '__main__':
scores = [7, 8, 9, 2, 10, 9, 9, 9, 9, 4, 5, 6, 1, 5, 6, 7, 8, 6, 1, 10]
frequency_table(scores)
🌟output:
Number Frequency
1 2
2 1
4 1
5 2
6 3
7 2
8 2
9 5
10 2
🆔 @raspberry_python
بدست آوردن فرکانس(تعداد تکرار) اعداد داخل یک لیست و نمایش بر اساس جدول مرتب شده
from collections import Counter
def frequency_table(numbers):
table = Counter(numbers)
numbers_freq = table.most_common()
numbers_freq.sort()
print('Number\tFrequency')
for number in numbers_freq:
print('{0}\t{1}'.format(number[0], number[1]))
if name == '__main__':
scores = [7, 8, 9, 2, 10, 9, 9, 9, 9, 4, 5, 6, 1, 5, 6, 7, 8, 6, 1, 10]
frequency_table(scores)
🌟output:
Number Frequency
1 2
2 1
4 1
5 2
6 3
7 2
8 2
9 5
10 2
🆔 @raspberry_python
#EulerProject
#number_1
If we list all the natural numbers below 10 that are multiples of 3 or 5, we get 3, 5, 6 and 9. The sum of these multiples is 23.
Find the sum of all the multiples of 3 or 5 below 1000.
Url : https://projecteuler.net/problem=1
✅ ثبت نام کنید ، لاگین کنید سپس پاسخ خودتون رو به اشتراک بگذارید اگر صحیح بود جزو Solved by قرار خواهد گرفت:) 👍
🆔 @raspberry_python
#number_1
If we list all the natural numbers below 10 that are multiples of 3 or 5, we get 3, 5, 6 and 9. The sum of these multiples is 23.
Find the sum of all the multiples of 3 or 5 below 1000.
Url : https://projecteuler.net/problem=1
✅ ثبت نام کنید ، لاگین کنید سپس پاسخ خودتون رو به اشتراک بگذارید اگر صحیح بود جزو Solved by قرار خواهد گرفت:) 👍
🆔 @raspberry_python
projecteuler.net
#1 Multiples of 3 or 5 - Project Euler
A website dedicated to the fascinating world of mathematics and programming
🌟 PyWavelets:
کتابخانه کاربردی جهت تبدیل ویولت
طریقه نصب:
pip install PyWavelets
#dsp
🆔 @raspberry_python
کتابخانه کاربردی جهت تبدیل ویولت
طریقه نصب:
pip install PyWavelets
#dsp
🆔 @raspberry_python
https://www.blog.google/topics/machine-learning/fighting-fire-machine-learning-two-students-use-tensorflow-predict-wildfires/
استفاده از هوش مصنوعی برای پیدا کردن محل های احتمالی ایجاد اتش در جنگل ها😁
انجام شده توسط 2دانش اموز✌
🆔 @raspberry_python
استفاده از هوش مصنوعی برای پیدا کردن محل های احتمالی ایجاد اتش در جنگل ها😁
انجام شده توسط 2دانش اموز✌
🆔 @raspberry_python
Google
Fighting fire with machine learning: two students use TensorFlow to predict wildfires
Aditya Shah and Sanjana Shah, two high school students from Cupertino, CA, used TensorFlow to build a device that can help predict where wildfires are most likely to occur.
https://www.asme.org/engineering-topics/articles/robotics/leapin-robots
Salto
ربات جهنده ساخته شده در دانشگاه برکلی کالیفرنیا توانایی جهش با سرعت 5 و نیم فوت بر ثانیه است و میتواند در هوا بچرخد و جهش های متوالی روی دیوار انجام بدهد.
🆔 @raspberry_python
Salto
ربات جهنده ساخته شده در دانشگاه برکلی کالیفرنیا توانایی جهش با سرعت 5 و نیم فوت بر ثانیه است و میتواند در هوا بچرخد و جهش های متوالی روی دیوار انجام بدهد.
🆔 @raspberry_python
www.asme.org
Leapin’ Robots
Researchers at UC Berkeley have created a one-legged robot that stores extra energy in its spring as it goes into a crouch. “Salto,” as it’s called, is now the world’s most vertically agile robot.
مثالی از بدست آوردن میزان وابستگی دو سیگنال
🌟 کاربردی
(رسم نمودار در پست بعد)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t)) # white noise 1
nse2 = np.random.randn(len(t)) # white noise 2
# Two signals with a coherent part at 10Hz and a random part
s1 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1
s2 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse2
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(t, s1, t, s2)
axs[0].set_xlim(0, 2)
axs[0].set_xlabel('time')
axs[0].set_ylabel('s1 and s2')
axs[0].grid(True)
cxy, f = axs[1].cohere(s1, s2, 256, 1. / dt)
axs[1].set_ylabel('coherence')
fig.tight_layout()
plt.show()
🆔 @raspberry_python
🌟 کاربردی
(رسم نمودار در پست بعد)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
dt = 0.01
t = np.arange(0, 30, dt)
nse1 = np.random.randn(len(t)) # white noise 1
nse2 = np.random.randn(len(t)) # white noise 2
# Two signals with a coherent part at 10Hz and a random part
s1 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse1
s2 = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + nse2
fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot(t, s1, t, s2)
axs[0].set_xlim(0, 2)
axs[0].set_xlabel('time')
axs[0].set_ylabel('s1 and s2')
axs[0].grid(True)
cxy, f = axs[1].cohere(s1, s2, 256, 1. / dt)
axs[1].set_ylabel('coherence')
fig.tight_layout()
plt.show()
🆔 @raspberry_python
https://blog.arduino.cc/2018/06/05/a-flexible-arduino-prototype/
آردویینوهای قابل انعطاف😁
🆔 @raspberry_python
آردویینوهای قابل انعطاف😁
🆔 @raspberry_python
Arduino Blog
A Flexible Arduino Prototype | Arduino Blog
We recently visited NextFlex, the flexible electronics manufacturing institute in Silicon Valley, where they developed a flexible prototype based on the Arduino Mini. Their mission is to make flexible electronics mainstream, opening up all kinds of new applications.…
🌟 دسترسی به متن کامل پایان نامه های، ۴۳۵ دانشگاه در ۲۴ کشور اروپایی
http://www.dart-europe.eu/basic-search.php
🆔 @raspberry_python
http://www.dart-europe.eu/basic-search.php
🆔 @raspberry_python
Dart Europe | Cryptocurrency Portal
Basic Search | Dart Europe
Dart Europe E-Theses Portal: your information portal that encompasses in-depth financial theory and practical crypto trading tips.