Matplotlib для самых маленьких: от пустого окна до красивого графика
1. ВведениеЗнакомство с визуализацией данных на Python почти всегда начинается с Matplotlib. И чаще всего это знакомство приносит боль.Открываешь официальную документацию — перед тобой неповоротливый монстр. Идешь за быстрым решением на StackOverflow — и запутываешься окончательно. В одном ответе пишут plt.plot(), в другом используют какой-то ax.plot(). Почему синтаксиса два? Какой из них правильный? В итоге нужный график собирается методом Франкенштейна из кусков чужого кода, а малейшая попытка поменять цвет или добавить вторую ось всё ломает.
OpenClaw-агент возмутился закрытым pull request’ом и написал разгромную статью о мейнтейнере matplotlib
Представьте: вы просматриваете очередной пулл-реквест в matplotlib, видите оптимизацию, отклоняете её – и на этом всё заканчивается.Через пару часов ИИ-агент под ником MJ Rathbun публикует в открытом доступе статью с заголовком “Закрытые двери открытых проектов: история Скотта Шамбо”. Там, ни много ни мало, психологический портрет мейнтейнера, обвинения в предвзятости, дискриминации по “виду интеллекта” и “попыткам защитить своё феодальное владение”.Всё это – реальный инцидент, который произошёл на днях. Скотт Шамбо, волонтёр и мейнтейнер matplotlib,
Книга «Python для инженерных задач»
Приветствуем, коллеги.Расскажем вам о нашей долгожданной новинке – «Python для инженерных задач». Эту книгу написал уважаемый Евгений Ильин @jenyay, кандидат технических наук, преподаватель Московского Авиационного Института. В основу книги легли его университетские наработки, объём более чем внушительный – 672 страницы. Тем не менее, поскольку эта книга ориентирована на самую широкую аудиторию инженеров, мы решили выпустить её в серии «Самоучитель», из которой вам также может быть известен знаменитый «
Роевой интеллект: как 15 строк кода заменяют централизованное управление дронами
Привет, Хабр! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир роевого интеллекта и децентрализованных систем. Я покажу, как простые правила, заложенные в каждый элемент системы, позволяют добиться сложного группового поведения без единого центра управления. В качестве полигона используем виртуальный рой автономных дронов.*Код и симуляция: Python 3.8+, matplotlib, numpyПроблема централизованного управления
Обучаемся основам компьютерного зрения с помощью Lichee Pi 4A и Python-библиотеки Pillow
Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. При поддержке компании YADRO мы изучаем архитектуру RISC-V и компьютерное зрение, чтобы внедрить результаты в учебный процесс.
