Джейд Картер "Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение"

От анализа больших данных и машинного обучения до автоматизации рутинных процессов и создания интерактивных визуализаций – эта часть станет вашим практическим путеводителем. Вы узнаете, как распределенно обрабатывать данные с помощью Dask и PySpark, строить динамические дашборды с Plotly и Dash, оптимизировать производительность моделей с Cython, и разрабатывать высоконагруженные приложения с использованием Asyncio и CUDA. Кроме того, особое внимание уделено автоматизации задач, включая парсинг данных, обработку документов и создание рабочих процессов с Airflow. Визуализация геоданных, работа с изображениями и звуком, а также современные подходы к тестированию и развертыванию приложений помогут вам интегрировать Python в самые разнообразные проекты. Эта часть предназначена для разработчиков, стремящихся расширить свои навыки и внедрять Python в практические сферы, требующие высокую производительность, автоматизацию и гибкость.

date_range Год издания :

foundation Издательство :Автор

person Автор :

workspaces ISBN :

child_care Возрастное ограничение : 12

update Дата обновления : 29.01.2025


xaxis_title='Месяцы',

yaxis_title='Регионы'

)

# Показ графика

fig.show()

```

Задача 5: Построение 3D-графика поверхности функции

Описание: Построить 3D-график для функции ( z = cos(x^2 + y^2) cdot *sin(x – y) ) на диапазоне (x) и (y) от (-5) до (5) с использованием более высокой сетки и с улучшенной цветовой гаммой.

Решение:

```python

import numpy as np

import plotly.graph_objects as go

# Данные

x = np.linspace(-5, 5, 100) # Увеличение разрешения

y = np.linspace(-5, 5, 100)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z = np.cos(X**2 + Y**2) * np.sin(X – Y) # Сложная функция

# Построение 3D-графика

fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=Z, x=X, y=Y, colorscale='Viridis')]) # Изменение цветовой гаммы

# Настройка графика

fig.update_layout(

title='3D График сложной поверхности',

scene=dict(

xaxis_title='X',

yaxis_title='Y',

zaxis_title='Z'

),

scene_camera=dict(

eye=dict(x=1.5, y=1.5, z=1.5) # Изменение угла обзора

)

)

# Показ графика

fig.show()

```

Задача 6: Анимация изменения температуры по дням недели

Описание:

Имеется информация о температуре за каждый день недели для нескольких городов:

– Дни: `['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']`

– Города: `['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']`

– Температуры (матрица):

```

New York: [22, 24, 26, 25, 23, 21, 20]

Los Angeles: [30, 31, 29, 28, 27, 26, 25]

Chicago: [15, 18, 20, 17, 16, 14, 12]

```

Создайте анимацию, показывающую изменение температуры для каждого города.

Решение:

```python

import plotly.graph_objects as go

# Данные

days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']

cities = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']

temperatures = {

'New York': [22, 24, 26, 25, 23, 21, 20],

'Los Angeles': [30, 31, 29, 28, 27, 26, 25],

'Chicago': [15, 18, 20, 17, 16, 14, 12]

}

# Создание анимации

fig = go.Figure()

for city in cities:

fig.add_trace(go.Scatter(

x=days,

y=temperatures[city],

mode='lines+markers',

name=city

))

# Настройка анимации

frames = [

go.Frame(

data=[

go.Scatter(

x=days[:i],

y=temperatures[city][:i],

mode='lines+markers',

name=city

)

for city in cities

]

)

for i in range(1, len(days) + 1)

]

fig.update(frames=frames)

# Настройка кнопок

fig.update_layout(

updatemenus=[

dict(

type='buttons',

showactive=False,

buttons=[

dict(label='Play', method='animate', args=[None, {'frame': {'duration': 500, 'redraw': True}}]),

dict(label='Pause', method='animate', args=[[None], {'frame': {'duration': 0, 'redraw': False}}])

]

)

Все книги на сайте предоставены для ознакомления и защищены авторским правом