Python Lounge: работа и стажировки для программистов

Каким(-их видов) может быть сетка? - Middle - 4 👍👍👍 13% - Major - 1 👍 3% - Middle и Major - 15 👍👍👍👍👍👍👍👍 50% - Minor ▫️ 0% - Minor и Major - 10 👍👍👍👍👍👍 33% 👥 30 человек уже проголосовало.

Для чего нужны сетка и легенда? Они не нужны - 3 👍👍 10% Для нарисования графика - 1 👍 3% Для повышении информативности графика - 27 👍👍👍👍👍👍👍👍 87% 👥 31 человек уже проголосовал.

Какой элемент является корневым в библиотеке Matplotlib для строения изображения. Figure(Фигура) - 32 👍👍👍👍👍👍👍👍 89% Subplot(Подграфик) - 2 👍 6% XAxis (Ось Х) - 1 👍 3% YAxis (Ось Y) - 1 👍 3% 👥 36 человек уже проголосовало.

​​📌Основные элементы графика в библиотеке Matplotlib. Сегодня рассмотрим основные термины и понятия, касающиеся изображения графика, с которыми вам необходимо будет познакомиться. Далее мы будем использовать термин "график" для обозначения всего изображения, которое формирует Matplotlib (см. рисунок под статьей), и линии, построенной по заданному набору данных. Корневым элементом, на котором Matplotlib строит изображение, является фигура (Figure). Всё, что перечислено на рисунке — это элементы фигуры. Рассмотрим её составляющие более подробно. 👉График На рисунке ниже представлены два графика — линейный и точечный. Matplotlib предоставляет огромное количество различных настроек,которыеможноиспользовать для того, чтобы придать графику требуемый вид: цвет, толщина, тип, стиль линии и многое другое. 👉Оси Вторым по важности элементом фигуры являются оси. Для каждой оси можно задать метку (подпись), основные (major) и дополнительные (minor) тики, их подписи, размер, толщину и диапазоны. 👉Сетка и легенда Сетка и легенда являются элементами фигуры, которые значительно повышают информативность графика. Сетка может быть основной (major) и дополнительной (minor). Каждому типу сетки можно задавать цвет, толщину линии и тип. Для отображения сетки и легенды используются соответствующие команды. Ниже представлен код, с помощью которого был построен график, изображённый на рисунке. ✅import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, FormatStrFormatter, AutoMinorLocator) import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 10) y1 = 4*x y2 = [i**2 for i in x] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.set_title('Графики зависимостей: y1=4*x, y2=x^2', fontsize=16) ax.set_xlabel('x', fontsize=14) ax.set_ylabel('y1, y2', fontsize=14) ax.grid(which='major', linewidth=1.2) ax.grid(which='minor', linestyle='--', color='gray', linewidth=0.5) ax.scatter(x, y1, c='red', label='y1 = 4*x') ax.plot(x, y2, label='y2 = x^2') ax.legend() ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator()) ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator()) ax.tick_params(which='major', length=10, width=2) ax.tick_params(which='minor', length=5, width=1) plt.show()

​​🐍Хардкорный тест по Python Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете язык. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый курс для разработчиков по специальной цене. Пройти тест: https://otus.pw/FJKP/

🤦‍♀️ До сих пор ищешь работу или нужны навыки для повышения? Чтобы научиться новому не нужно тратить много денег. Мы сделали всё намного проще! Делаешь один клик и изучаешь любую профессию! — Выучить английский — SMM, продажи, маркетинг — Освоить программирование — Дизайн/Веб-дизайн — Сотни востребованных навыков ПРЯМО в Телеграме. Без смс и регистрации. 👇Это просто: 1. Открываете лучший канал для самообразования. 2. Тратите 20-30 минут в день! 3. Становитесь крутым дизайнером, программистом, копирайтером и получаете кучу денег. Не сохраняйте это в закладки, просто начните прямо сейчас!

Кстати, неплохой канал с хорошим контентом @opensourcefuture

Давайте расширим горизонты планирования за рамки наступающего года. Какая специальность останется востребованной и через десять лет? Аналитики данных — ведь никуда не деться от растущих объемов информации. Уже сейчас дата сайентистом можно зарабатывать от 80 тыс. до полумиллиона рублей. А если вы хотите перебраться в другую страну, профессия позволит релоцироваться с не менее хорошей зарплатой. Важное преимущество носителей русского языка — высокий уровень российской математической школы. Вот почему среди победителей соревнований по машинному обучению так много наших ребят. Конечно, не у всех новичков в аналитике всё тип-топ с математической базой — не беда, наши друзья из Proglib помогут выучиться. Они проводят десятидневный онлайн-марафон «Базовая математика для Data Science», который позволит в сжатые сроки закрыть пробелы в знаниях и научиться говорить еще и на языке формул. Записаться: https://proglib.io/w/1a6b65ce

​​Бесплатный интенсив «Python для начинающих»  Python — язык на котором легко начать работать. Он нужен всем: от сисадминов до тестировщиков. Питонисты востребованы во многих компаниях, к примеру, прямо сейчас только на hh.ru открыто более 6000 вакансий! Научиться программировать на этом языке — значит добавить себе очков при будущем трудоустройстве.  А сделать первые шаги и бесплатно попробовать написать что-то на Python можно на бесплатном интенсиве от образовательной экосистемы GeekBrains от Mail.ru Group! Только знания и никаких фигурных скобок! Регистрируйтесь

​​Хотите развиваться в области тестирования?  Занимайте последние места на продвинутом онлайн-курсе «Python QA Engineer»! Вы на практике научитесь писать автотесты для UI и API, сможете применять актуальные инструменты Selenium и RestAssured и многое другое. Обучение откроет для вас новые перспективы для работы в серьезных проектах, а лучшие студенты получат приглашение на собеседования в компании-партнеры. Успейте пройти вступительный тест и занять место по праздничной спец.цене https://otus.pw/iMXa/

​​​​📌Библиотека Matplotlib Библиотека Matplotlib является одним из самых популярных средств визуализации данных на Python. Она отлично подходит как для создания статичных изображений,так и анимированных, и интерактивных решений. 🎯Matplotlib является частью Scientific Python — набора библиотек для научных вычислений и визуализации данных, куда также входят NumPy 1 , SciPy 2 , Pandas 3 , SymPy 4 и ещё ряд других инструментов. При описании параметров функций будет использоваться следующий формат: • имя_аргумента: тип(ы) ◦ описание Если в описании типа данных есть слово optional, это значит, что данный параметр имеет значение по умолчанию, и его не обязательно явно указывать. ✅Установка: Установка Matplotlib с помощью менеджера pip Для установки Matplotlib с помощью менеджера пакетов pip введите в командной строке вашей операционной системы следующие команды: python -m pip install -U pip python -m pip install -U matplotlib Первая из них обновит ваш pip, вторая установит Matplotlib со всеми необходимыми зависимостями. Проверим версию библиотеки, она, скорее всего, будет отличаться от приведённой ниже: >>> matplotlib.__version__ '3.0.3' 📖Полезные ссылки: https://numpy.org/ https://scipy.org/ https://pandas.pydata.org/ https://www.sympy.org/en/index.html

Ребята из издательства Smart нашли способ, как быстро изучить важную для вас тему. Они отобрали лучшие книги по ключевым темам: лидерство, саморазвитие, здоровье, технологии. Выделили главные идеи и техники, представили их в виде инфографики и собрали в тематические умные календари. В каждом таком календаре размещены 12 инфографик по топ-книгам, а также практическими заданиями и QR-код, ведущий на страницу с полезными материалами — саммари книг, лекциями, статьями, заданиями, кейсами. Цена календаря — 1500 рублей. Подарить вместе с ним радость на Новый год друзьям — бесценно. Скорее заказывайте и радуйте близких

​​💥 Для тех, кто развивается в ML-разработке и Data Science. Новичкам и с опытом в Python. - Регистрация открыта https://bit.ly/2KEf872 до 24 декабря включительно. - Грант 4000 рублей - для всех участников на использование Yandex DataSphere. AI Community и Yandex.Cloud впервые запускают онлайн-соревнование по анализу данных Yet Another Data Challenge. Этот конкурс для тебя, если тебе интересно: 🟡 проверить свои навыки и получить опыт решения интересной задачи по генеративному ML; 🟡 пообщаться с опытными экспертами из Yandex.Cloud в чате и на вебинарах соревнования; 🟡 создать свою первую генеративную мелодию; 🏆 Призы конкурса: 1 место: MacBook Air 13 дюймов, 512 Гб + грант на DataSphere 150 000 руб; 2 место: Apple iPhone 12 Pro 6,1 дюйма + грант на DataSphere 100 000 руб; 3 место: Apple Watch Series 6 размер + грант на DataSphere 50 000 руб; Топ-10 участников - награждаются Yandex Станцией Мини; 200 активных участников получают футболки Yandex.Cloud. 💥 Регистрация, детали и лидерборд топ-15 на сайте соревнования - https://bit.ly/2KEf872

​​ 📌ГЕТТЕРЫ И СЕТТЕРЫ В python (Инкапсуляция) В ЯП python по умолчанию все атрибуты в классах являются общедоступными(public), это значит , что из любого места программы мы можем получить аттрибут объекта и изменть его. 🎯Пример: class Human: def __init__(self, name, age): #коструктор класса Human self.name = name #устанавливаем имя self.age = age #устанавливаем возраст def display_info(self): print ("Имя : ", self.name, "\tВозраст:", self.age) Me = Human ("python_lounge", 2) Me.name = "Captain-America!" # изменяем атрибут name Me.age = 132 # изменяем атрибут age Me.display_info() ✅Результат: Output : "Имя: Человек-паук    Возраст: -129" В примере выше мы показали что без икапсуляции можно нежелательным образом изменять аттрибуты класса. Не зря инкапсуляция является несущим звеном в мире ООП. ⚠️ На вопрос что такое инкапсуляция в программировании нужно ответить следующим образом. Инкапсуляция предотвращает прямой доступ к атрибутам объект из вызывающего кода. Касательно инкапсуляции непосредственно в языке программирования Python, скрыть атрибуты класса можно сделав их приватными или закрытыми и ограничив доступ к ним через специальные методы, которые еще называются свойствами. Изменим выше определенный класс, определив в нем свойства: class Human:    def __init__(self, name, age): #коструктор класса Human     self.__name = name #устанавливаем имя     self.__age = age #устанавливаем возраст    def set_age(self, age):     if (age in range(1,100)):        self.__age = age #     else :        print ("Недопустимый возраст")    def set_name (self, name):       self.__name = name if name else print ("Недопустимое имя")    def display_info(self):       print ("Имя : ", self.__name, "\tВозраст:", self.__age)    def get_age(self):       return self.__age    def get_name(self):       return self.__name Me = Human ("python_lounge", 2) Me.display_info() #Имя:python_lounge Возраст: 2 Me.set_name ("Captain-America!") #изменяем атрибут name Me.set_age(26) # изменяем атрибут age Me.display_info() #Имя:Captain-America! Возраст: 26 Для создания приватного атрибута в начале его наименования ставится двойной прочерк: self.__name. К такому атрибуту мы сможем обратиться только из того же класса. Но не сможем обратиться вне этого класса. Например, присвоение значения этому атрибуту ничего не даст: Me.__age = 43 👉Аннотации свойств Выше мы рассмотрели, как создавать свойства. Но Python имеет также еще один - более элегантный способ определения свойств. Этот способ предполагает использование аннотаций, которые предваряются символом @. Для создания свойства-геттера над свойством ставится аннотация @property. Для создания свойства-сеттера над свойством устанавливается аннотация имя_свойства_геттера.setter.

Python test - канал, на котором выкладывают задачки по Python разного уровня и решение на них. Грех не подписаться на такой полезный канал 👉🏻@python_tesst

Больше миллиарда человек курят сигареты каждый день! А табачные компании купаются в деньгах. На наших хотелках и слабостях зарабатывают огромные деньги, а сколько люди тратят на развлечения и азартные игры? Тебе приятно когда на тебе зарабатывают? Признайся себе. Мы решили поменять правила игры, теперь все в наших руках. Ты можешь стать вторым Иисусом и начать давать людям то, чего они хотят. Ощущения. На канале CBD LOTO расскажут, как официально через интернет продавать лотерейные билеты и продукты из целительной конопли. А самое приятное, что наши услуги очень востребованы и могут приносить солидные деньги. Подписывай на CBD LOTO, если до сих пор не начал зарабатывать удаленно. https://t.me/joinchat/AAAAAEkPJwQ-cmx7bABBjQ

​​📌ДИНАМИЧЕСКИЕ АТТРИБУТЫ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ Есть возможность контролировать способы получения аттрибутов из объекта , с помощью магического метода __getattr__. Когда мы вызваем что-то вроде <myobject>.<myattribute>,Python будет искать <myattribute> в библиотеке объекта, вызвав __getattribute__ в нём. Если ничего не найдено , то объект не имеет аттрибут с именем которую мы ищем, тогда extra метод __getattr__ вызывается , получая имя аттрибута (myattribute) как параметр. Получая это значение мы можем котролировать значения которые будут возвращены к нашим объектам. Мы даже можем создать новый аттрибут и вернуть объекту "ненайденный аттрибут". ✅Ниже показано определение метода __getattr__ . class DynamicAttributes: def __init__(self, attribute): self.attribute = attribute def __getattr__(self, attr): if attr.startswith("fallback_"): name = attr.replace("fallback_", "") return f"[fallback resolved] {name}" raise AttributeError(f"{self.__class__.__name__} has no attribute {attr}") Примечание: 🔴Будьте осторожны при реализации такого динамического метода, как __getattr__, и используйте его с осторожностью. При реализации __getattr__, поднять AttributeError.

​​📌Функция sum() в python3 Как бы вы решили задачу получения суммы элементов списка без обхода элементов в цикле? Это можно сделать с помощью стандартной функции sum(): Cинтакс функции sum(). sum(iterable, start) Параметры sum(): iterable - итерируемые типы (list , dict , tuple, и.т.д.) start - (необезательно) - значение этого параметра прибавляется к уже готовой сумме элементов iterable.По умолчанию значение этого парметра 0. Возвращаемое значение из sum(): sum() возвращает сумму start и элементов iterable. Пример: numbers = [1,5,5] #парметр start передается со значением по умолчанию(0). numbers_sum = sum (numbers); print (numbers_sum) # парметр start передается со значением 7. numbers_sum = sum (numbers, 7) print (numbers_sum) ✅Результат: 11 18 🔴Примечания: Если вам нужно использовать sum() с floating-point элементами iterable с правильной точностью после запятой , до использования sum(iterable , start) , нужно вместе c import math добавить следующую строку. math.fsum(iterable). Если вам нужно соединить(concatenate) элементы iterable (элементы должны быть string), тогда вы можете использовать метод join() Пример: myTuple = ("Python", "Lounge", "is", "the","best") x = " ".join(myTuple) print (x) ✅Результат: Python Lounge is the best