Docs-Python.ru
الذهاب إلى القناة على Telegram
952
المشتركون
-124 ساعات
-17 أيام
-130 أيام
أرشيف المشاركات
🆕🔥Новый.
👉 Спрайты, группы, анимация и жизненный цикл объектов в PyGame
📝 Модуль pygame.sprite в pygame не обязателен, но он даёт очень удобный организационный слой для игровых объектов: спрайт хранит image и rect, группы умеют массово вызывать update() и draw(), а более специальные группы помогают с порядком отрисовки и dirty-обновлениями. Для анимации и трансформаций в
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/sprai-ty-gruppy-animatsiya-zhiznennyi-tsikl/
🆕🔥Новый.
👉 Столкновения и коллизии в PyGame
📝 В pygame есть как минимум два основных уровня столкновений: быстрые прямоугольные проверки через Rect и более точные pixel-perfect проверки через Mask. Для групп спрайтов pygame.sprite умеет искать пересечения по rect по умолчанию и позволяет подменять логику через collided callback, включая collid
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/stolknoveniya-kollizii/
🆕🔥Новый.
👉 Движение, координаты, векторы и базовая физика в PyGame
📝 В pygame движение удобнее описывать не через "прибавить 5 пикселей за кадр", а через координаты, скорость, ускорение и время кадра. Для этого особенно полезен pygame.math.Vector2: он поддерживает базовые арифметические операции, длину вектора, нормализацию, масштабирование до нужной длины, отражени
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/dvizhenie-koordinaty-vektory-bazovaya-fizika/
🆕🔥Новый.
👉 Архитектура игры PyGame
📝 Архитектура в pygame не даётся как готовый "движок поверх движка": библиотека даёт низкоуровневый цикл, графику, ввод и опциональный модуль sprite, а сцены, состояния, менеджеры ресурсов и разбиение проекта строятся поверх этого вручную. Именно поэтому правильная структура проекта важна рано: она н
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/arhitektura-igry/
🆕🔥Новый.
👉 События и управление в PyGame
📝 В pygame ввод читается двумя разными способами: через очередь событий и через опрос текущего состояния устройств. Для надёжного управления обычно используют комбинированную схему: непрерывные действия читают через get_pressed(), а разовые действия и текстовый ввод - через события KEYDOWN, KEYUP, MO
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/sobytiya-upravlenie/
🆕🔥Новый.
👉 Базовая графика в PyGame.
📝 В pygame почти вся визуальная работа строится вокруг Surface: на поверхности рисуют примитивы, на неё копируют изображения и на ней же размещают текст. Rect при этом отвечает не за картинку, а за прямоугольную область, позиционирование, выравнивание и дальнейшую работу с размещением объектов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/bazovaya-grafika/
🆕🔥Новый.
👉 Игровой цикл PyGame
📝 Игровой цикл в pygame обычно строится по схеме input -> update -> render: чтение событий, обновление состояния и отрисовка кадра. Время в pygame измеряется в миллисекундах, а pygame.time.Clock нужен и для ограничения частоты кадров, и для получения прошедшего времени между кадрами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-pygame-python/igrovoi-tsikl/
🆕🔥Новый.
👉 Многопанельные графики и аналитические сетки в seaborn
📝 Многопанельные графики нужны, когда одного полотна уже недостаточно и важны сравнения между сегментами, признаками или ракурсами одной и той же зависимости. В seaborn для этого есть высокоуровневые figure-level функции и более гибкие grid-классы: FacetGrid, PairGrid и JointGrid.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/mnogopanelnye-grafiki-analiticheskie-setki/
🆕🔥Новый.
👉 Категориальные графики в seaborn
📝 Категориальные графики в seaborn делятся на три семейства: графики сырых наблюдений, графики распределения и графики оценок/агрегатов. Главная практическая задача этой части - научиться не путать эти уровни представления, правильно читать errorbar и выбирать между stripplot, swarmplot, boxplot, vio
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/kategorialnye-grafiki/
🆕🔥Новый материал.
👉 Шпаргалка по seaborn
📝 Сжатый справочник для повседневной работы: что выбрать под задачу, какие параметры помнить, как быстро собрать график и как не попасть в типовые ловушки. Основа seaborn - figure-level и axes-level функции, палитры по типу данных, корректная форма таблицы и аккуратный экспорт через matplotlib.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/shpargalka-seaborn/
🆕🔥Новый материал.
👉 Прикладной набор рабочих шаблонов seaborn
📝 Прикладной набор рабочих шаблонов seaborn для повседневной аналитики и отчётности. Основная цель - не повторить теорию, а дать короткие, устойчивые рецепты: как быстро сравнивать сегменты, честно показывать неопределённость, не шуметь палитрой, не путать агрегат с распределением и не ломать читаемо
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/prikladnoi-nabor-rabochih-shablonov-seaborn/
🆕🔥Новый материал.
👉 Построение отчётов и повторяемых визуализаций в seaborn
📝 Отдельный удачный график ещё не равен хорошему отчёту. Практическая ценность появляется тогда, когда визуализации собираются в воспроизводимый конвейер: подготовка данных, единая тема, функции-генераторы, пакетное сохранение и понятная структура файлов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/postroenie-otche-tov-povtoryaemyh-vizualizatsii/
🆕🔥Новый материал.
👉 Современный подход: seaborn.objects
📝 seaborn.objects - новый объектный интерфейс seaborn, введённый в версии 0.12. Он задуман как более последовательный и гибкий API из композиции классов, но в документации всё ещё отмечен как experimental/incomplete, при этом уже достаточно стабилен для серьёзного использования.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/sovremennyi-podhod-seaborn-objects/
🆕🔥Новый материал.
👉 Стиль, оформление, аннотации в seaborn
📝 seaborn быстро строит осмысленный график, а финальное качество почти всегда достигается через оформление, подписи и композицию. Основной принцип этой части: тема и палитра задаются в seaborn, а точная доводка - через объекты matplotlib.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/stil-oformlenie-annotatsii/
🆕🔥Новый материал.
👉 Матрицы, корреляции и тепловые карты в seaborn
📝 Тепловая карта нужна там, где важно быстро увидеть структуру прямоугольной таблицы через цвет. В seaborn для этого есть heatmap для обычной цветовой матрицы и clustermap для случая, когда строки и столбцы нужно ещё и автоматически перегруппировать иерархической кластеризацией.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/matritsy-korrelyatsii-teplovye-karty/
🆕🔥Новый материал.
👉 Анализ распределения в seaborn
📝 Анализ распределения - один из самых ранних и самых полезных шагов перед моделированием, сравнением групп и построением отчётов. В seaborn для этого есть четыре ключевых инструмента: histplot, kdeplot, displot и ecdfplot, и у каждого свой сильный сценарий применения и свои ловушки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/analiz-raspredeleniya/
🆕🔥Новый материал.
👉 Графики связей и трендов в seaborn
📝 Графики связей нужны для ответа на вопрос, как одна переменная соотносится с другой, а графики тренда - как показатель меняется по упорядоченной оси. В seaborn это ядро relational-интерфейса: scatterplot показывает отдельные наблюдения, lineplot - связь или изменение по упорядоченной шкале, а relpl
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/grafiki-svyazei-trendov/
🆕🔥Новый материал.
👉 Базовые принципы хорошего графика seaborn
📝 Хороший график начинается не с выбора палитры, а с формулировки вопроса: сравнить, показать распределение, обнаружить зависимость или проследить динамику. seaborn даёт готовые семейства графиков под эти задачи, но корректность вывода зависит от выбора типа графика, степени агрегации и способа кодир
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/bazovye-printsipy-horoshego-grafika/
🆕🔥Новый материал.
👉 Подготовка данных для seaborn
📝 Большинство проблем с seaborn возникают не из-за "плохой функции", а из-за неподходящей структуры данных. Эта часть разбирает long-form и wide-form таблицы, преобразование через pandas, управление категориями, датами и пропусками - то есть всё, что делает графики предсказуемыми и читаемыми.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/long-form-wide-form-kategorii-daty-podgotovka-tabl/
🆕🔥Новый материал.
👉 Библиотека seaborn, статистическая визуализация в Python
📝 seaborn - библиотека для статистической визуализации в Python, построенная поверх matplotlib и тесно работающая с pandas. Она ускоряет получение осмысленных аналитических графиков, автоматически добавляет семантику данных и даёт удобный переход к тонкой настройке через matplotlib.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-seaborn/
