Рубрика «scipy» - 2

Моделирование переходных процессов при коммутации электрической цепи средствами Python - 1

Зачем нужно учитывать переходные процессы

В общем случае в электрической цепи переходные процессы могут возникать, если в цепи имеются индуктивные и емкостные элементы, обладающие способностью накапливать или отдавать энергию магнитного или электрического поля. В момент коммутации, когда начинается переходный процесс, происходит перераспределение энергии между индуктивными, емкостными элементами цепи и внешними источниками энергии, если они подключенными к цепи. При этом могут возникать большие перенапряжения, сверхтоки, электромагнитные колебания, которые способны нарушить работу систем автоматики и других устройств, вплоть до выхода их из строя.

С другой стороны, переходные процессы находят практическое применение, например, в различные рода электронных генераторах, в схемах электроники и автоматики.

В сети много публикаций по данной теме [1,2,3], однако большая их часть содержит описания переходных процессов, основанное на методах аналитического решения соответствующих уравнений. Численные методы используются значительно реже, причём большая часть таких публикаций посвящена описанию метода численного решения дифференциального уравнения.

Учитывая хорошо развитые в библиотеке SciPy численные методы, привожу пример математического моделирования переходных процессов при коммутации в электрических цепях средствами данной библиотеки.
Читать полностью »

Зачем решать экстремальные задачи

На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок.

К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы.

Читать полностью »

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных.

Python и красивые ножки: как я бы знакомил сына с математикой и программированием - 1

Читать полностью »

Визуализация клонов в проекте на Python
Недавно в нашем проекте потребовалось настроить мониторинг качества кода. Качество кода — понятие субъективное, однако давным-давно придумали множество метрик, позволяющих провести мало-мальски количественный анализ. К примеру, цикломатическая сложность или индекс поддерживаемости (maintainability index). Измерение подобного рода показателей — обычное дело для языков вроде Java или C++, однако (складывается впечатление) в питоньем сообществе редко когда кто-то об этом задумывается. К счастью, существует замечательный radon с xenon-ом, который быстро и качественно вычисляет упомянутые выше метрики и даже некоторые другие. Конечно, для профессиональных enterprise инструментов маловато, но все необходимое присутствует.

Кроме вычисления метрик, бывает также полезно провести анализ зависимостей. Если в проекте задекларирована архитектура, то между отдельными частями должны существовать определенные связи. Самый частый пример: приложение построено вокруг библиотеки, предоставляющей API, и весьма нежелательно выполнять действия в обход этого API. Другими словами, нехорошо ioctl-ить в ядро когда libc есть. Для питона есть несколько пакетов, строящих граф зависимостей между модулями, и snakefood показался мне самым удачным.

Помимо анализа зависимостей, не менее полезно определять копипасту, особенно, если в проекте задействованы джуниоры или другие люди, любящие «срезать углы болгаркой». Об этом собственно и пойдет речь в статье.
Читать полностью »

От переводчика:

Статья, которую я предлагаю вам почитать, не нова — она опубликована аж 29 марта. Но на Реддите ее запостили всего несколько дней назад, да и актуальности своей она точно не потеряла. Интересность ее в том, что автор на простом и коротком примере демонстрирует практическое применение трех больших и популярных библиотек: numpy, scipy и pygame. Про первые две многие слышали, но все больше в контексте научных работ, так что интересно посмотреть на их применение в «обычной» жизни. В конце статьи прекрасная видео-демонстрация результата, хотя бы ее точно стоит посмотреть.

Авторский код сохранен без изменений, несмотря на то, что он оформлен не по PEP-8 и за его валидность я не ручаюсь. Настоящий рабочий код так или иначе есть на ГитХабе, ссылку вы найдете в конце статьи.

Запишите звук, измените тон 50 раз и сопоставьте каждому новому звуку клавишу на клавиатуре компьютера. Получится Пианопьютер!

Читать полностью »

Пакеты numpy и scipy предоставляют прекрасные возможности для быстрого решения различных вычислительных задач. Концепция универсальных функций (ufunc), работающих как со скалярными значениями, так и с массивами различных размерностей, позволяет получить высокую производительность при сохранении присущей языку Python простоты и элегантности. Универсальная функция обычно используются для выполнения одной операции над большим массивом данных, что идеально подходит для оптимизации с помощью SIMD-инструкций, однако мне не удалось найти готового решения, основанного на свободном программном обеспечении и позволяющего использовать SIMD для вычисления в numpy таких математических функций, как синус, косинус и экспонента. Реализовывать алгоритмы вычисления этих функций с нуля совсем не хотелось, но к счастью в интернете нашлось несколько свободных библиотек на языке «С». Преодолев лень сомнения, я решил написать собственный numpy-модуль, предлагающий универсальные функции для синуса, косинуса и экспоненты. За подробностями и результатами тестов добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

Прошел первый раунд отбора участников в школу программистов HeadHunter, анонс на хабре
Где после заполнения анкеты предлагалось решить 5 задачек
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js