Архивы Python — Техническая литература
15.10.2022 Знакомство с Python2022-10-15T00:05:16+04:00 Программирование и БД No Comment
Учебное пособие. Бейдер Д., Эймос Д., Яблонски Д., Хейслер Ф. «Знакомство с Python» Питер, 2023 год, 512 стр., ISBN 978-5-4461-1924-0; (PDF-DJVU) Пытаетесь найти что-нибудь для начинающих о языке Python в…
Continue Reading
27.08.2022 Алгоритмы Data Science2022-08-27T13:32:10+04:00 Программирование и БД No Comment
Учебное пособие. Майоров А., Протодьяконов А. «Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python» Инфра-Инженерия, 2022 год, 392 стр., ISBN 978-5-9729-1006-9; (PDF-DJVU) Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта.…
Continue Reading
18.08.2022 Python. Создаем программы и игры2022-08-18T15:13:31+04:00 Программирование и БД No Comment
Практическое руководство.
Continue Reading
15.08.2022 Python для сетевых инженеров2022-08-15T12:58:02+04:00 Программирование и БД No Comment
Автоматизация сети, программирование и DevOps. Чоу Эрик «Python для сетевых инженеров» Питер, 2023 год, 528 стр., 3-изд., ISBN 978-5-4461-1769-7; (PDF-DJVU) Сети образуют основу для развертывания, поддержки и обслуживания приложений. Python…
Continue Reading
11.08.2022 Python. Полное руководство2022-08-11T15:17:54+04:00 Программирование и БД No Comment
От базовых основ языка до объектно-ориентированного программирования. Кольцов Д. М. «Python. Полное руководство» НиТ, 2022 год, 480 стр., ISBN978-5-94387-270-9; (PDF-DJVU) Эта книга поможет вам освоить язык программирования Python практически с…
Continue Reading
31.
07.2022 Глубокое обучение с подкреплением2022-07-31T19:24:10+04:00
Программирование и БД
No Comment
Теория и практика на языке Python. Грессер Лаура, Кенг Ван Лун «Глубокое обучение с подкреплением» Питер, 2022 год, 416 стр., ISBN 978-5-4461-1699-7; (PDF-DJVU) Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает…
Continue Reading
19.07.2022 Начинаем программировать на Python2022-07-23T20:10:54+04:00 Программирование и БД No Comment
Учебное пособие. Гэддис Т. «Начинаем программировать на Python»БХВ-Петербург, 2022 год, 880 стр., 5-е изд., ISBN 978-5-9775-6803-6; (PDF-DJVU) Изложены принципы программирования, с помощью которых читатель приобретет навыки алгоритмического решения задач на…
Continue Reading
01.07.2022 Python Чистый код2022-07-01T23:48:56+04:00 Программирование и БД No Comment
Библиотека программиста. Свейгарт Эл «Python. Чистый код для продолжающих» Питер, 2022 год, 384 стр.
, ISBN 978-5-4461-1852-6; (PDF-DJVU) Вы прошли обучающий курс программирования на Python или прочли несколько книг для начинающих.…
Continue Reading
09.06.2022 Программирование на Python. Первые шаги2022-06-09T13:34:09+04:00 Программирование и БД No Comment
Первые шаги. Щерба А. «Программирование на Python» Лань, 2022 год, 253 стр., ISBN 978-5-93208-578-3; (PDF-DJVU) Книга содержит подробные пошаговые инструкции, множество примеров. В помощь читателю приведены иллюстрации и примеры интерактивных…
Continue Reading
31.05.2022 Типизированный Python2022-05-31T11:28:44+04:00 Программирование и БД No Comment
Для профессиональной разработки. Голобурдин А. «Типизированный Python» СИ, 2022 год, 68 стр., (PDF-DJVU) Книга поможет начинающим программистам научиться создавать более красивые, надёжный и легко сопровождаемый код на Python. Авторский…
Continue Reading
27.
05.2022 Автоматизация рутинных задач с помощью Python-2 изд.2022-05-27T12:32:11+04:00
Программирование и БД
No Comment
Практическое руководство для начинающих. Свейгарт Эл «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» Диалектика, 2021 год, 672 стр., 2-е изд., ISBN 978-5-907365-55-1; (PDF-DJVU) Эта книга — не справочник, а руководство для…
Continue Reading
23.05.2022 Основы искусственного интеллекта на Python2022-05-23T17:50:58+04:00 Программирование и БД No Comment
Самоучитель. Постолит А. В. «Основы искусственного интеллекта в примерах на Python»БХВ-Петербург, 2021 год, 448 стр., ISBN 978-5-9775-6765-7; (PDF-DJVU) Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования…
Continue Reading
15.05.2022 Светодиодные проекты на Raspberry Pi2022-05-15T11:59:40+04:00 Электроника No Comment
Проектируйте, создавайте и тестируйте Агус Курниаван «Светодиодные проекты на Raspberry Pi» Самиздат, 2015 год, 164 стр.
(PDF-DJVU-code) В этой книге будут объяснены процессы управления светодиодами с помощью Raspberry Pi -…
Continue Reading
12.05.2022 Паттерны разработки на Python2022-05-12T10:04:52+04:00 Программирование и БД No Comment
TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура. Персиваль Гарри, Грегори Боб «Паттерны разработки на Python» Питер, 2022 год, 336 стр., O’Reilly, ISBN 978-5-4461-1468-9; (PDF-DJVU) Популярность Python продолжает расти, а значит, проекты, созданные…
Continue Reading
01.03.2022 Python, Django и PyCharm для начинающих2022-03-01T19:26:09+04:00 WEB и NET технологии No Comment
Практическое руководство. Постолит А. В. «Python, Django и PyCharm для начинающих» БХВ-Петербург, 2021 год, 464 стр., ISBN 978-5-9775-6779-4; (PDF-DJVU) Описание книги. Книга посвящена вопросам разработки веб-приложений с использованием языка Python,…
Continue Reading
26.
Программирование для хакеров и пентестеров. Джастин Зейтц, Тим Арнольд «Black Hat Python» Питер, 2022 год, 256 стр., ISBN 978-5-4461-3935-4; (PDF-DJVU) Описание книги. В книге удалось охватить широкий спектр тем, которые…
Continue Reading
A Byte of Python | Python 3 с примерами кода
«Укус Питона» — «A Byte of Python» по-русски
От автора перевода
Перед вами перевод популярной книги «A Byte of Python»1 на русский язык. Автор книги — Swaroop Chitlur. Автор русского перевода — Владимир Смоляр2 Настоящий перевод основан на версии 2.0 оригинальной книги и имеет версию 2.0.2 Свежую версию оригинала книги можно просмотреть здесь
«A Byte of Python» — это свободная книга по программированию на языке Python.
Она может служить учебным пособием или руководством по языку Python для
начинающей аудитории.
Настоящая книга описывает язык Python 3, несмотря на то, что Python 2 всё ещё более распространён.
Кто читает «A Byte of Python»?
Вот что люди говорят о настоящей книге:
«Лучшее, что мне удалось найти — «A Byte of Python» — просто блестящая книга для начинающих. Она хорошо написана, основные понятия доступно объясняются на наглядных примерах.»
— Syed Talal (19 лет)
«Это лучший учебник для начинающих из всех, что я видел! Спасибо вам за ваш труд.»
— Walt Michalik (wmich50-at-theramp-dot-net)
«Вы написали лучший учебник по Python из тех, что я встречал в Сети. Отличная работа. Спасибо!»
— Joshua Robin (joshrob-at-poczta-dot-onet-dot-pl)
«Превосходный вводный курс в программирование #Python для начинающих»
— Shan Rajasekaran
«Привет! Я из Доминиканской Республики.
Меня зовут Павел. Недавно я прочитал вашу книгу «A Byte of Python», и нахожу её замечательной :). Я многому научился на приведённых примерах. Ваша книга — отличный помощник таким новичкам, как я…»
Меня зовут Павел. Недавно я прочитал
вашу книгу «A Byte of Python», и нахожу её замечательной :). Я многому
научился на приведённых примерах. Ваша книга — отличный помощник таким
новичкам, как я…»— Pavel Simo (pavel-dot-simo-at-gmail-dot-com)
«Недавно я закончил читать «A Byte of Python» и подумал, что я обязательно должен поблагодарить вас. Было грустно дойти до последних страниц, так как это означало возвращение к тупым и скучным руководствам O’Reilly или чего-то подобного для изучения Python. В любом случае я очень благодарен вам за вашу книгу.»
— Samuel Young (sy-one-three-seven-at-gmail-dot-com)
«Уважаемый Swaroop, я прохожу курс, который ведёт преподаватель, совсем не заинтересованный в преподавании. Мы пользуемся книгой «Изучаем Python», второе издание O’Reilly. Но она совсем не для начинающих студентов, практически без каких-либо знаний о программировании, и преподавателя, который должен работать кем-нибудь другим.
Огромное спасибо вам за вашу книгу. Без неё я так бы никогда
ничего и не понял о Python и программировании вообще. Тысяча благодарностей! Вы
умеете «разбить мысль на части» до такого уровня, чтобы начинающим было легко
понять, а далеко не каждый на это способен.»— Joseph Duarte (jduarte1-at-cfl-dot-rr-dot-com)
«Я в восторге от вашей книги! Это самый лучший учебник по Python, кроме того полезный и как справочник. Просто блестяще! Настоящий шедевр! Так держать!»
— Chris-André Sommerseth
«Пишу вам, чтобы поблагодарить за написание и публикацию в сети «A Byte of Python». Я предпринимал попытки изучить Python в течение нескольких месяцев, прежде чем наткнулся на вашу книгу. И хотя я достиг небольших успехов с pyGame, мне никак не удавалось закончить программу.
Благодаря вашему упрощению многих понятий, Python теперь кажется мне вполне достижимой целью. Кажется, теперь я наконец-то освоил основы и могу продолжать идти к своей настоящей цели — разработке игр.
…
Ещё раз спасибо ОГРОМНОЕ за размещение такого структурированного и полезного путеводителя по основам программирования в Интернете. Он провёл меня через ООП, разъяснив то, что не смогли разъяснить два учебника.»
— Matt Gallivan (m-underscore-gallivan12-at-hotmail-dot-com)
«Я бы хотел поблагодарить вас за вашу книгу «A byte of python», которая кажется мне самым лучшим средством для изучения Python. Мне 15 лет, я живу в Египте. Зовут меня Ахмед. Python — мой второй язык программирования. В школе я изучал Visual Basic 6, но мне он не понравился, а изучать Python мне по-настоящему нравится. Мне удалось написать программу «Адресная книга». Теперь я буду больше программировать сам и читать чужие программы на Python (если вы подскажете мне подходящий их источник). Также я намерен приступить к изучению Java, и если бы вы могли порекомендовать мне пособие по Java, столь же хорошее, как ваше, это бы мне очень помогло.
Спасибо.»— Ahmed Mohammed (sedo-underscore-91-at-hotmail-dot-com)
«Замечательным источником для начинающих, желающих узнать больше о Python может послужить пособие «A Byte of Python», написанное Swaroop C H в 110 страницах. Оно отлично написано, легко воспринимается и, возможно, это лучшее из существующих введение в программирование на Python»
— Drew Ames в статье «Scripting Scribus», опубликованной на Linux.com
«Вчера я прошёл почти весь «Byte of Python» на своём Nokia N800, и он показался мне наиболее лёгким и лаконичным введением в Python из всех, что я встречал. Настоятельно рекомендую его как отправную точку для изучающих Python.»
— Jason Delport в своём блоге
«Byte of Vim и Python», написанные @swaroopch, на мой взгляд, наилучшие образцы технической документации. Прекрасно читаются #FeelGoodFactor
— Surendran говорит в Твиттере
«»Byte of python» — безусловно лучший»
(в ответ на вопрос «Посоветуйте хороший и недорогой ресурс для изучения основ Python.
«)— Justin LoveTrue пишет на странице Facebook
«Книга «Byte of Python» очень помогла. Спасибо, bigtime :)»
— Chinmay
«Всегда был поклонником «A Byte of Python» — написанного как для новичков, так и для опытных программистов.»
— Patrick Harrington, в ответе на StackOverflow
Даже NASA
Эта книга используется даже в НАСА! Ею пользуются в лаборатории реактивного движения3 в рамках проекта «Сеть дальней космической связи»4.
Учебные курсы
Эта книга используется в качестве учебного материала в различных учебных заведениях
- Курс «Принципы языков программирования» в университете Vrije, Амстердам
- Курс «Основы машинных вычислений» в Калифорнийском Университете в Дэвисе
- Курс «Программирование на Python» в Гарвардском университете
- Курс «Введение в программирование» в Университете Лидса
- Курс «Введение в разработку приложений» в Бостонском Университете
- Курс «Методы информационных технологий в метеорологии» в Университете Оклахомы
- Курс «Обработка геоданных» в Университете штата Мичиган
- Курс «Многоагентные системы семантической паутины» в Университете Эдинбурга
Лицензия
Настоящая книга распространяется на условиях лицензии
Creative Commons Attribution-Share Alike 3.
0 Unported.
Это означает, что:
- Вы имеете право копировать, распространять и передавать её другим
- Вы имеете право использовать фрагменты этой книги в своих текстах
- Вы имеете право использовать её в коммерческих целях
Внимание:
- При продаже электронной или печатной версии этой книги в её описании необходимо в явной форме указать, что она распространяется не от имени её первоначального автора.
- Во введении или на титульной странице должно быть указано первичное авторство в форме ссылки на страницу http://www.swaroopch.com/notes/Python с ясным указанием на то, что исходный текст книги может быть найден по этому адресу.
- Все фрагменты программ/сценарии, представленные в этой книге, распространяются на условиях Модифицированной лицензии BSD5, если явно не указано обратное.
Купить книгу
Чтобы иметь возможность почитать эту книгу без подключения к Интернету, а также
поддержать её дальнейшую разработку и усовершенствование, вы можете купить её
печатный вариант (на английском языке).
Скачать
- В виде PDF-файла
- В формате EPUB
- Полный исходник
Если вы хотите поддержать продолжение разработки этой книги, купите её печатную копию.
Название книги «A Byte of Python» (дословно — «Байт Питона») по-английски звучит так же, как и «A Bite of Python» — «Укус Питона» (прим.перев.) ↩
Сообщения об ошибках и предложения по улучшению перевода просьба присылать на e-mail: v_2e-at-ukr-dot-net. ↩
Jet Propulsion Laboratory (прим.перев.) ↩
Deep Space Network (прим.перев.) ↩
3-clause BSD license (прим.перев.) ↩
Что такое, библиотека, функции и примеры
SciPy в Python
SciPy в Python — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для решения математических, научных, инженерных и технических задач. Это позволяет пользователям манипулировать данными и визуализировать данные, используя широкий спектр высокоуровневых команд Python.
SciPy построен на расширении Python NumPy. SciPy также произносится как «Sigh Pi».
Подпакеты SciPy:
- Файловый ввод/вывод – scipy.io
- Специальная функция – scipy.special
- Операция линейной алгебры — scipy.linalg
- Интерполяция – scipy.interpolate
- Оптимизация и подгонка — scipy.optimize
- Статистика и случайные числа — scipy.stats
- Численное интегрирование — scipy.integrate
- Быстрое преобразование Фурье — scipy.fftpack
- Обработка сигналов — scipy.signal
- Манипуляции с изображениями – scipy.ndimage
Из этого руководства по Python SciPy вы узнаете:
- Что такое SciPy?
- Зачем использовать SciPy
- Нампи против SciPy
- SciPy — установка и настройка среды
- Пакет ввода/вывода файлов:
- Пакет специальных функций:
- Линейная алгебра с SciPy:
- Дискретное преобразование Фурье — scipy. fftpack
- Оптимизация и соответствие в SciPy — scipy.optimize
- Алгоритм Нелдера-Мида:
- Обработка изображений с помощью SciPy — scipy.ndimage
fftpackЗачем использовать SciPy
- SciPy содержит множество подпакетов, которые помогают решать наиболее распространенные проблемы, связанные с научными вычислениями.
- Пакет SciPy в Python является наиболее часто используемой научной библиотекой, уступая только научной библиотеке GNU для C/C++ или Matlab.
- Простота использования и понимания, а также высокая вычислительная мощность.
- Может работать с массивом библиотеки NumPy.
Numpy VS SciPy
Numpy:
- Numpy написан на C и используется для математических или числовых расчетов.
- Это быстрее, чем другие библиотеки Python
- Numpy — самая полезная библиотека для Data Science для выполнения базовых вычислений.
- Numpy не содержит ничего, кроме типа данных массива, который выполняет самые основные операции, такие как сортировка, формирование, индексирование и т. д.
д.SciPy:
- SciPy построен поверх NumPy Модуль
- SciPy в Python представляет собой полнофункциональную версию линейной алгебры, в то время как Numpy содержит лишь несколько функций.
- Большинство новых функций Data Science доступны в Scipy, а не в Numpy.
SciPy — установка и настройка среды
Вы также можете установить SciPy в Windows через pip
Python3 -m pip install --user numpy scipy
Установите Scipy в Linux
sudo apt-get установить python-scipy python-numpy
Установите SciPy на Mac
sudo port install py35-scipy py35-numpy
Прежде чем мы начнем изучать SciPy Python, вам необходимо знать базовые функции, а также различные типы массива NumPy
Стандартный способ импорта модулей SciPy и Numpy:
из scipy import special #то же самое для других модулей импортировать numpy как np
Пакет ввода/вывода файлов:
Scipy, пакет ввода/вывода, имеет широкий набор функций для работы с файлами различных форматов: Matlab, Arff, Wave, Matrix Market, IDL, NetCDF, TXT, CSV и двоичный формат .
Возьмем один пример формата файла Python SciPy, который регулярно используется в MatLab:
import numpy as np
из scipy импортировать io как sio
массив = np.ones ((4, 4))
sio.savemat('example.mat', {'ar': массив})
данные = sio.loadmat(‘example.mat’, struct_as_record=True)
данные ['ар']
Вывод:
массив([[ 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.]])
Код Пояснение
- Строки 1 и 2: Импортируйте необходимую библиотеку SciPy в Python с пакетом ввода-вывода и Numpy.
- Строка 3 : Создать 4 x 4 размерный массив единиц
- Строка 4 : Сохранить массив в файле example.mat .
- Строка 5: Получить данные из файла example.mat
- Строка 6 : Вывод на печать.
Пакет специальных функций
- scipy. special 9Пакет 0006 содержит множество функций математической физики.
- Специальная функция SciPy включает кубический корень, экспоненту, экспоненту логарифмической суммы, Ламберта, перестановку и комбинацию, гамму, бессель, гипергеометрию, кельвин, бета, параболический цилиндр, экспоненту относительной ошибки и т. д.
- Для описания всех этих функций в одну строку введите в консоли Python:
special 9Пакет 0006 содержит множество функций математической физики. помощь (scipy.special)
Выход :
ИМЯ
scipy.специальный
ОПИСАНИЕ
========================================
Специальные функции (:mod:`scipy.special`)
========================================
.. модуль :: scipy.special
Почти все приведенные ниже функции являются универсальными и следуют
правила вещания и автоматического зацикливания массива. Отмечены исключения.
Функция кубического корня:
Функция кубического корня находит кубический корень значений.
Синтаксис:
scipy.special.
cbrt(x)
Пример:
из scipy.special import cbrt #Найти кубический корень из 27 и 64 с помощью функции cbrt() cb = cbrt([27, 64]) #распечатать значение cb печать (кб)
Вывод: array([3., 4.])
Экспоненциальная функция:
Экспоненциальная функция вычисляет 10**x поэлементно.
Пример:
из scipy.special import exp10 # определить функцию exp10 и передать значение в ее ехр = ехр10([1,10]) печать (эксп)
Вывод: [1.e+01 1.e+10]
Перестановки и комбинации:
SciPy также предоставляет функциональные возможности для расчета перестановок и комбинаций.
Комбинации – scipy.special.comb(N,k )
Пример:
из импортной гребенки scipy.special # найти комбинации значений 5, 2 с помощью comb(N, k) com = гребенка (5, 2, точно = ложь, повторение = истина) печать (com)
Вывод: 15.0
Перестановки —
scipy.
special.perm(N,k)
Пример:
из scipy.special import perm # найти перестановку 5, 2, используя функцию perm (N, k) per = perm (5, 2, точно = True) печать (за)
Вывод: 20
Экспоненциальная функция логарифмической суммы
Экспоненциальная логарифмическая сумма вычисляет входной элемент логарифма экспоненциальной суммы.
Синтаксис:
scipy.special.logsumexp(x)
Функция Бесселя
N-я целочисленная функция вычисления порядка
Синтаксис:
scipy.special.jn()
Линейная алгебра с SciPy
- Линейная алгебра SciPy — это реализация библиотек BLAS и ATLAS LAPACK.
- Производительность линейной алгебры очень высока по сравнению с BLAS и LAPACK.
- Процедура линейной алгебры принимает объект двумерного массива, и на выходе также является двумерным массивом.
Теперь давайте проверим scipy.linalg,
Вычисление определителя двумерной матрицы,
из scipy import linalg импортировать numpy как np # определить квадратную матрицу two_d_array = np.
array([[4,5], [3,2]])
# передать значения в функцию det()
linalg.det( two_d_array )
Вывод: -7.0
Обратная матрица –
scipy.linalg.inv()
Обратная матрица Scipy вычисляет обратную любую квадратную матрицу.
Посмотрим,
из scipy import linalg импортировать numpy как np # определить квадратную матрицу two_d_array = np.array([[4,5], [3,2]]) #передать значение в функцию inv() linalg.inv( two_d_array )
Вывод: массив
([[-0.28571429, 0.71428571],
[ 0,42857143, -0,57142857]] )
Собственные значения и собственный вектор
scipy.linalg.eig()
- Самая распространенная задача в линейной алгебре — это собственные значения и собственный вектор, которые можно легко решить с помощью функция eig() .
- Теперь давайте найдем собственное значение ( X ) и соответствующий собственный вектор двумерной квадратной матрицы.
Пример
из scipy import linalg импортировать numpy как np # определить двумерный массив массив = np.массив([[5,4],[6,3]]) #передать значение в функцию eg_val, eg_vect = linalg.eig(arr) #получить собственные значения печать (например, значение) #получить собственные векторы печать (например,_вект)
Вывод:
[ 9.+0.j -1.+0.j] #собственные значения [ [ 0,70710678 -0,5547002 ] #собственные векторы [ 0,70710678 0,83205029] ]
Дискретное преобразование Фурье — scipy.fftpack
- ДПФ — это математический метод, который используется для преобразования пространственных данных в частотные данные.
- БПФ (быстрое преобразование Фурье) представляет собой алгоритм вычисления ДПФ
- БПФ применяется к многомерному массиву.
- Частота определяет номер сигнала или длину волны в определенный период времени.
Пример: Возьмите волну и покажите, используя библиотеку Matplotlib.
мы берем пример простой периодической функции sin(20 × 2πt)
%matplotlib inline
из matplotlib импортировать pyplot как plt
импортировать numpy как np
#частота в герцах
частота = 5
#Частота дискретизации
fre_samp = 50
t = np.linspace(0, 2, 2 * fre_samp, конечная точка = False)
а = np.sin(fre * 2 * np.pi * t)
фигура, ось = plt.subplots()
ось.сюжет (т, а)
axis.set_xlabel('Время (с)')
axis.set_ylabel('Амплитуда сигнала')
plt.show()
Вывод:
Вы можете видеть это. Частота составляет 5 Гц, а его сигнал повторяется через 1/5 секунды — это вызов в виде определенного периода времени.
Теперь воспользуемся этой синусоидой с помощью приложения DFT.
из scipy импорта fftpack
A = fftpack.fft(a)
частота = fftpack.fftfreq(len(a)) * fre_samp
фигура, ось = plt.subplots()
axis.stem (частота, np.abs (A))
axis.set_xlabel('Частота в Гц')
axis.set_ylabel('Величина частотного спектра')
axis.set_xlim(-fre_samp/2, fre_samp/2)
ось.set_ylim(-5, 110)
plt. show()
show()
Вывод:
- Вы можете ясно видеть, что вывод представляет собой одномерный массив.
- Входные данные, содержащие комплексные значения, равны нулю, за исключением двух точек.
- В примере DFT мы визуализируем величину сигнала.
Оптимизация и подгонка в SciPy – scipy.optimize
- Оптимизация предоставляет полезный алгоритм для минимизации подгонки кривой, многомерной или скалярной и корневой подгонки.
- Возьмем пример a Скалярная функция, найти минимальную скалярную функцию .
%matplotlib встроенный
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из scipy import оптимизировать
импортировать numpy как np
функция определения (а):
вернуть a*2 + 20 * np.sin(a)
plt.plot (а, функция (а))
plt.show()
#используем алгоритм BFGS для оптимизации
оптимизировать.fmin_bfgs (функция, 0)
Вывод:
Оптимизация успешно завершена.
Текущее значение функции: -23,241676
Итераций: 4
Вычислений функций: 18
Вычислений градиента: 6
array([-1.67096375])
- В данном примере оптимизация производится с помощью алгоритма градиентного спуска16 из начальной точки 9000
- Но возможной проблемой являются локальные минимумы, а не глобальные минимумы. Если мы не находим соседей глобальных минимумов, то нам нужно применить глобальную оптимизацию и найти функцию глобальных минимумов, используемую как poolhopping() , которая объединяет локальный оптимизатор.
оптимизировать.basinhopping(функция, 0)
Вывод:
удовольствие: -23,241676238045315
самый низкий_результат_оптимизации:
весело: -23.241676238045315
hess_inv: массив ([[0.05023331]])
jac: массив ([4.76837158e-07])
сообщение: «Оптимизация успешно завершена».
nfev: 15
нит: 3
нев: 5
статус: 0
успех: правда
х: массив ([-1. 67096375])
сообщение: ['запрошенное количество итераций перехода по бассейну успешно завершено']
minimization_failures: 0
nfev: 1530
нит: 100
нев: 510
х: массив([-1.67096375])
67096375])
сообщение: ['запрошенное количество итераций перехода по бассейну успешно завершено']
minimization_failures: 0
nfev: 1530
нит: 100
нев: 510
х: массив([-1.67096375])
Алгоритм Нелдера-Мида:
- Алгоритм Нелдера-Мида выбирает через параметр метода.
- Обеспечивает самый простой способ минимизации для нормального функционирования.
- Алгоритм Нелдера-Мида не используется для оценки градиента, поскольку поиск решения может занять больше времени.
импортировать numpy как np
из scipy.optimize импорт свернуть
# определить функцию f(x)
защита f(x):
вернуть .4*(1 - х[0])**2
optimize.minimize(f, [2, -1], method="Nelder-Mead")
Вывод:
final_simplex: (array([[ 1. , -1.27109375],
[ 1. , -1.27118835],
[ 1. , -1.27113762]]), массив ([0., 0., 0.]))
весело: 0. 0
сообщение: «Оптимизация успешно завершена».
nfev: 147
нит: 69
статус: 0
успех: правда
х: массив ([1., -1.27109375])
0
сообщение: «Оптимизация успешно завершена».
nfev: 147
нит: 69
статус: 0
успех: правда
х: массив ([1., -1.27109375])
Обработка изображений с помощью SciPy — scipy.ndimage
- scipy.ndimage — это подмодуль SciPy, который в основном используется для выполнения операций, связанных с изображениями
- ndimage означает n-мерное изображение.
- SciPy Image Processing обеспечивает геометрическое преобразование (поворот, кадрирование, отражение), фильтрацию изображений (резкость и удаление), отображение изображения, сегментацию изображения, классификацию и извлечение признаков.
- Пакет MISC в SciPy содержит готовые изображения, которые можно использовать для выполнения задачи обработки изображений
Пример: Возьмем пример геометрического преобразования изображений
из scipy import misc из matplotlib импортировать pyplot как plt импортировать numpy как np #получить изображение лица панды из пакета misc панда = разное.
лицо ()
#построить или показать изображение лица
plt.imshow (панда)
plt.show()
Вывод:
Теперь мы Flip-down текущее изображение:
# Flip Down с использованием scipy misc.face image flip_down = np.flipud(разное.лицо()) plt.imshow (flip_down) plt.show()
Вывод:
Пример: Вращение изображения с использованием Scipy,
из scipy import ndimage, разное из matplotlib импортировать pyplot как plt панда = разное.лицо () #функция вращения scipy для изображения - изображение повернуто на 135 градусов panda_rotate = ndimage.rotate(панда, 135) plt.imshow (панда_поворот) plt.show()
Вывод:
Интеграция с Scipy — числовое интегрирование
- Когда мы интегрируем любую функцию, где аналитическое интегрирование невозможно, нам нужно обратиться к численному интегрированию
- SciPy предоставляет функциональные возможности для интеграции функций с числовым интегрированием.
- scipy.integrate библиотека имеет одиночное интегрирование, двойное, тройное, множественное, квадрат Гаусса, правила Ромберга, трапеции и правила Симпсона.
Пример: Теперь возьмем пример Single Integration
Здесь a — верхний предел, а b — нижний предел
от scipy importintegr # возьмем функцию f(x) в качестве f f = лямбда x : x**2 # однократное интегрирование с a = 0 и b = 1 интегрирование = интегрировать.quad (f, 0, 1) печать(интеграция)
Вывод:
(0.333333333333333337, 3.700743415417189e-15)
Здесь функция возвращает два значения, в которых первое значение представляет собой интегрирование, а второе значение представляет собой оценку ошибки в интеграле.
Пример: Теперь возьмем пример SciPy с двойным интегрированием . Мы находим двойное интегрирование следующего уравнения:
из scipy importintegrate импортировать numpy как np #импорт функции квадратного корня из математической библиотеки из математического импорта sqrt # установить функцию f(x) f = лямбда x, y : 64 *x*y # нижний предел второго интеграла р = лямбда х: 0 # верхний предел первого интеграла q = лямбда y : sqrt (1 - 2 * y ** 2) # выполнить двойное интегрирование интегрирование = интегрировать.
dblquad(f, 0, 2/4, p, q)
печать(интеграция)
Вывод:
(3.0, 9.657432734515774e-14)
Вы видели, что приведенный выше вывод аналогичен предыдущему.
Резюме
- SciPy (произносится как «Sigh Pi») — это библиотека с открытым исходным кодом на основе Python, которая используется в математике, научных вычислениях, инженерии и технических вычислениях.
- SciPy содержит множество подпакетов, которые помогают решить наиболее распространенную проблему, связанную с научными вычислениями.
- SciPy построен поверх NumPy
| Название упаковки | Описание |
|---|---|
| scipy.io |
|
| scipy.special |
|
| scipy.linalg |
|
| scipy.interpolate |
|
scipy. оптимизировать |
|
| scipy.stats |
|
| scipy.интегрировать |
|
| scipy.fftpack |
|
| scipy.signal |
|
| scipy.ndimage |
|
Пример генератора и доходности по сравнению с возвратом
Что такое доходность Python?
Ключевое слово yield в python работает как return с единственной
разницей в том, что вместо возврата значения оно возвращает вызывающей стороне объект-генератор.
Когда вызывается функция и поток выполнения находит ключевое слово yield в функции, выполнение функции останавливается на самой этой строке и возвращает вызывающей стороне объект генератора.
Из этого руководства по Python вы узнаете:
- Что такое доходность Python?
- Синтаксис
- Что такое генераторы в Python?
- Разница между нормальной функцией и функцией генератора.
- Как считать значения из генератора?
- Генераторы одноразовые Применение
- Пример: Генераторы и доходность для ряда Фибоначчи
- Пример: вызов функции с выходом
- Когда использовать Yield вместо Return в Python
- Доходность против доходности
Синтаксис
yield выражение
Описание
Python yield возвращает объект генератора. Генераторы — это специальные функции, которые нужно повторять, чтобы получить значения.
Ключевое слово yield преобразует данное выражение в функцию-генератор, которая возвращает объект-генератор. Чтобы получить значения объекта, необходимо выполнить итерацию, чтобы прочитать значения, переданные выходу.
Пример: Метод доходности
Вот простой пример доходности.
Функция testyield() имеет ключевое слово yield со строкой «Добро пожаловать в Guru99 Python Tutorials». Когда функция вызывается, выходные данные выводятся, и вместо фактического значения выдается объект генератора.
деф тестуйлд(): yield "Добро пожаловать в учебники Guru99 по Python" вывод = тестовый результат () print(output)
Вывод:
<тестовый объект генератора по адресу 0x00000028265EB9A8>
Выходные данные являются объектом-генератором, который имеет значение, которое мы дали для выхода.
Но мы не получаем сообщение, которое мы должны дать для yield на выходе!
Чтобы напечатать сообщение, переданное yield, необходимо выполнить итерацию объекта генератора, как показано в примере ниже:
def testyield():
yield "Добро пожаловать в учебники Guru99 по Python"
вывод = тестовый результат ()
для я в выводе:
print(i) Output
Добро пожаловать в Guru99 Python Tutorials
Что такое генераторы в Python?
Генераторы — это функции, которые возвращают итерируемый объект генератора.
Значения из объекта-генератора извлекаются по одному вместо полного списка вместе, и, следовательно, для получения фактических значений вы можете использовать цикл for, используя метод next() или list().
Использование функции генератора
Вы можете создавать генераторы, используя функцию генератора и выражение генератора.
Функция-генератор похожа на обычную функцию, вместо возвращаемого значения она будет иметь ключевое слово yield.
Чтобы создать функцию-генератор, вам нужно будет добавить ключевое слово yield. В следующих примерах показано, как создать функцию-генератор.
генератор определения():
выход "Н"
выход "Е"
выход "Л"
выход "Л"
выход "О"
тест = генератор ()
для я в тесте:
print(i) Вывод:
Ч Е л л O
Разница между нормальной функцией и функцией генератора.
Давайте разберемся, чем функция генератора отличается от обычной функции.
Есть 2 функции normal_test() и generate_test().
Предполагается, что обе функции возвращают строку «Hello World». normal_test() использует return, а генератор_test() использует yield.
# Нормальная функция
определение нормальный_тест():
вернуть "Привет мир"
# Генераторная функция
деф генератор_тест():
выход "Привет мир"
print(normal_test()) # вызов обычной функции
print(generator_test()) # вызов функции генератора Вывод:
Привет, мир <объект генератора generator_test по адресу 0x00000012F2F5BA20>
Вывод показывает, что когда вы вызываете обычную функцию normal_test(), она возвращает строку Hello World. Для функции-генератора с ключевым словом yield она возвращает <тест генератора_объекта-генератора по адресу 0x00000012F2F5BA20>, а не строку.
Это главное отличие функции генератора от обычной функции. Теперь, чтобы получить значение из объекта-генератора, нам нужно либо использовать объект внутри цикла for, либо использовать метод next(), либо использовать list().
print(next(generator_test())) # выведет Hello World
Еще одно отличие, которое следует добавить к обычной функции по сравнению с функцией генератора, заключается в том, что при вызове обычной функции выполнение начнется и остановится, когда дойдет до вернуть и значение возвращается вызывающей стороне. Поэтому, когда начинается выполнение, вы не можете остановить обычную функцию между ними, и она остановится только тогда, когда встретит ключевое слово return.
Но в случае функции генератора, когда выполнение начинается, когда она получает первый доход, она останавливает выполнение и возвращает объект генератора. Вы можете использовать объект генератора, чтобы получить значения, а также приостановить и возобновить работу в соответствии с вашими требованиями.
Как считать значения из генератора?
Вы можете прочитать значения из объекта-генератора, используя список(), цикл for и метод next().
Использование : list()
Список — это итерируемый объект, элементы которого заключены в скобки.
Использование list() на объекте-генераторе даст все значения, которые содержит генератор.
по определению четные_числа (n):
для x в диапазоне (n):
если (х%2==0):
выход х
число = четные_числа (10)
печать (список (число)) Вывод:
[0, 2, 4, 6, 8]
Использование: for-in
В примере определена функция even_numbers(), которая даст вам все четные числа для заданного n . Вызов функции even_numbers() вернет объект-генератор, который используется внутри цикла for.
Пример:
def четные_числа(n):
для x в диапазоне (n):
если (х%2==0):
выход х
число = четные_числа (10)
для i в числе:
распечатать (я) Вывод:
0 2 4 6 8
Использование next()
Метод next() даст вам следующий элемент в списке, массиве или объекте. Когда список пуст, и если вызывается next(), он возвращает ошибку с сигналом stopIteration.
Эта ошибка от next() указывает на то, что в списке больше нет элементов.
по определению четные_числа (n):
для x в диапазоне (n):
если (х%2==0):
выход х
число = четные_числа (10)
печать (следующий (число))
печать (следующий (число))
печать (следующий (число))
печать (следующий (число))
печать (следующий (число))
печать (следующий (число)) Вывод:
0 2 4 6 8 Traceback (последний последний вызов): Файл «main.py», строка 11, впечать (следующий (число)) StopIteration
Генераторы одноразовые Использовать
В случае генераторов они доступны для использования только один раз. Если вы попытаетесь использовать их снова, он будет пуст.
Например:
по определению четные_числа(n):
для x в диапазоне (n):
если (х%2==0):
выход х
число = четные_числа (10)
для i в числе:
печать (я)
печать("\n")
print("Повторный вызов генератора: ", list(num)) Вывод:
0 2 4 6 8 Повторный вызов генератора: []
Если вы хотите, чтобы вывод снова использовался, вам придется снова вызвать функцию.
Пример: Генераторы и доходность для ряда Фибоначчи
В следующем примере показано, как использовать генераторы и доходность в Python. Пример создаст ряд Фибоначчи.
по определению getFibonnaciSeries(число):
с1, с2 = 0, 1
количество = 0
в то время как количество <число:
выход c1
с3 = с1 + с2
с1 = с2
с2 = с3
количество += 1
плавник = getFibonnaciSeries(7)
печать (плавник)
для я в плавнике:
распечатать (я) Вывод:
<объект-генератор getFibonnaciSeries по адресу 0x0000007F39C8BA20> 0 1 1 2 3 5 8
Пример: Вызов функции с доходностью
В этом примере будет показано, как вызвать функцию с доходностью.
В приведенном ниже примере функция test() возвращает квадрат заданного числа. Существует еще одна функция, называемая getSquare(), которая использует test() с ключевым словом yield. Вывод дает квадратное значение для заданного диапазона чисел.
по определению тест(н):
вернуть п * п
защита getSquare(n):
для я в диапазоне (n):
тест на доходность (i)
кв = получить квадрат (10)
для я в кв:
print(i) Вывод:
0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
Когда использовать Yield вместо Return в Python
Ключевое слово Python3 Yield возвращает генератор вызывающему объекту, и выполнение кода начинается только после итерации генератора.
Возврат в функции — это конец выполнения функции, и вызывающей стороне возвращается одно значение.
Вот ситуация, когда следует использовать Yield вместо Return
- Использовать yield вместо return при большом размере данных
- Yield — лучший выбор, когда вам нужно ускорить выполнение на больших наборах данных
- Используйте yield, если вы хотите вернуть большой набор значений в вызывающую функцию
- Yield — это эффективный способ получения больших или бесконечных данных.
Доходность и доходность
Вот разница между доходностью и доходностью
| Выход | Возврат |
|---|---|
| Yield возвращает вызывающей стороне объект генератора, и выполнение кода начинается только после итерации генератора. | Возврат в функции — это конец выполнения функции, и вызывающему объекту возвращается одно значение. |
Когда функция вызывается и встречает ключевое слово yield, выполнение функции останавливается. Он возвращает объект генератора вызывающей стороне. Выполнение функции начнется только тогда, когда будет выполнен объект-генератор. | При вызове функции начинается выполнение, и значение возвращается вызывающей стороне, если есть ключевое слово return. Возврат внутри функции отмечает конец выполнения функции. |
| выражение выхода | возвращаемое выражение |
| При использовании ключевого слова yield память не используется. | Память выделена для возвращаемого значения. |
| Очень полезно, если вам приходится иметь дело с огромным объемом данных, так как память не используется. | Удобно для очень небольшого размера данных. |
| Производительность выше, если ключевое слово yield используется для больших объемов данных. | При большом объеме данных используется много памяти, что снижает производительность. |
Время выполнения быстрее в случае выхода для больших размеров данных. |