Джеймс Девис - Решаем задачи Python

Решаем задачи Python
Название: Решаем задачи Python
Автор:
Жанры: Самоучители | Программирование | Книги о компьютерах
Серии: Нет данных
ISBN: Нет данных
Год: 2024
О чем книга "Решаем задачи Python"

Данная книга – это практическое руководство для освоения языка программирования Python через решение разнообразных задач и проектов. В книге представлены подробные решения и код для каждой задачи.Основные разделы включают:– Логическое мышление и базовые конструкции: задачи для развития алгоритмического мышления и понимания основных конструкций Python.– Рисование и графика: упражнения с графическими изображениями и анимациями, используя библиотеки Turtle.– Работа с данными и визуализация: задачи по сбору, обработке и анализу данных с библиотеками Pandas и NumPy, а также визуализация данных с Matplotlib.– Проекты для групповой работы: крупные проекты для командной работы.Книга подходит для начинающих и опытных программистов, предлагая понятные объяснения и примеры кода.

Бесплатно читать онлайн Решаем задачи Python



Логическое мышление и базовые конструкции Python

1. Задача о числе Пи: Используя метод Монте-Карло, приблизить число Пи.

Описание метода Монте-Карло: Метод Монте-Карло – это статистический метод, используемый для оценки численных значений математических функций, основанный на генерации случайных чисел. В данном случае мы будем использовать метод Монте-Карло для приближенного вычисления числа Пи.

Идея метода: Представим, что у нас есть круг с радиусом 1, вписанный в квадрат со стороной 2. Площадь круга равна π, а площадь квадрата равна 4. Если мы случайным образом генерируем точки внутри квадрата, то вероятность попадания точки внутрь круга равна отношению площади круга к площади квадрата, то есть π/4. Зная это, мы можем использовать метод Монте-Карло для оценки числа π.

Шаги решения:

1. Создание квадрата со стороной 2 и вписанного в него круга с радиусом 1.

2. Генерация случайных точек внутри квадрата.

3. Подсчет количества точек, попавших внутрь круга.

4. Оценка числа π как отношение числа точек, попавших внутрь круга, к общему числу сгенерированных точек, умноженное на 4.

Чем больше точек мы используем, тем более точное приближение числа π мы получим.

Пример кода на Python:

```python

import random

def monte_carlo_pi(num_points):

points_inside_circle = 0

total_points = num_points

for _ in range(num_points):

x = random.uniform(-1, 1)

y = random.uniform(-1, 1)

distance = x**2 + y**2

if distance <= 1:

points_inside_circle += 1

pi_estimate = 4 * points_inside_circle / total_points

return pi_estimate

# Пример использования

num_points = 1000000

estimated_pi = monte_carlo_pi(num_points)

print(f"Приближенное значение числа Пи с использованием {num_points} точек: {estimated_pi}")

```

Этот код генерирует миллион случайных точек в квадрате и оценивает значение числа π с помощью метода Монте-Карло.

Пояснения к каждой части кода:

1. `import random`: Эта строка импортирует модуль `random`, который мы будем использовать для генерации случайных чисел.

2. `def monte_carlo_pi(num_points)`: Это определение функции `monte_carlo_pi`, которая принимает один аргумент `num_points`, представляющий количество случайных точек, которые мы сгенерируем.

3. `points_inside_circle = 0`: Эта переменная будет использоваться для отслеживания количества точек, попавших внутрь круга.

4. `total_points = num_points`: Эта переменная хранит общее количество сгенерированных точек.

5. `for _ in range(num_points):`: Этот цикл генерирует `num_points` случайных точек внутри квадрата.

6. `x = random.uniform(-1, 1)` и `y = random.uniform(-1, 1)`: Эти строки генерируют случайные координаты `x` и `y` для каждой точки в диапазоне от -1 до 1, что соответствует координатам квадрата.

7. `distance = x**2 + y**2`: Это вычисляет квадрат расстояния от начала координат до сгенерированной точки.

8. `if distance <= 1:`: Этот оператор проверяет, попадает ли точка внутрь круга, используя тот факт, что расстояние от начала координат до точки меньше или равно радиусу круга (который равен 1).

9. `points_inside_circle += 1`: Если точка попадает внутрь круга, увеличиваем счетчик точек внутри круга.

10. `pi_estimate = 4 * points_inside_circle / total_points`: Эта строка оценивает значение числа π, умножая отношение точек внутри круга к общему числу точек на 4, так как отношение площади круга к площади квадрата равно π/4.

11. `return pi_estimate`: Функция возвращает оценку числа π.

12. `num_points = 1000000`: Это количество случайных точек, которые мы сгенерируем для оценки числа π.

13. `estimated_pi = monte_carlo_pi(num_points)`: Эта строка вызывает функцию `monte_carlo_pi` с указанным количеством точек и сохраняет результат в переменной `estimated_pi`.

14. `print(f"Приближенное значение числа Пи с использованием {num_points} точек: {estimated_pi}")`: Эта строка выводит приближенное значение числа π на экран вместе с количеством сгенерированных точек. Используется форматированная строка (f-string) для вставки значений переменных в текст.


2. Задача о нахождении площади круга: Приблизить площадь круга с радиусом 1 с помощью метода Монте-Карло.

Описание задачи: Представим, что у нас есть круг с радиусом 1. Мы хотим приблизить его площадь, используя метод Монте-Карло. Для этого мы будем генерировать случайные точки внутри квадрата, описывающего этот круг, и считать, сколько из этих точек попадают внутрь круга.

Идея решения: Если мы генерируем много точек внутри квадрата, описывающего круг, и считаем, сколько из них попадают внутрь круга, то отношение числа точек, попавших внутрь круга, к общему числу точек, умноженное на площадь квадрата, даст приближенное значение площади круга.

Пример кода на Python:

```python

import random

def monte_carlo_circle_area(num_points):

points_inside_circle = 0

total_points = num_points

for _ in range(num_points):

x = random.uniform(-1, 1)

y = random.uniform(-1, 1)

distance = x**2 + y**2

if distance <= 1:

points_inside_circle += 1

circle_area_estimate = points_inside_circle / total_points * 4

return circle_area_estimate

# Пример использования

num_points = 1000000

estimated_area = monte_carlo_circle_area(num_points)

print(f"Приближенная площадь круга с использованием {num_points} точек: {estimated_area}")

```

В этом примере мы используем тот же метод Монте-Карло, чтобы оценить площадь круга. В результате мы получим приближенное значение площади круга, используя случайно сгенерированные точки внутри квадрата, описывающего этот круг.

Пояснения к каждой части кода:

1. `import random`: Эта строка импортирует модуль `random`, который мы будем использовать для генерации случайных чисел.

2. `def monte_carlo_circle_area(num_points)`: Это определение функции `monte_carlo_circle_area`, которая принимает один аргумент `num_points`, представляющий количество случайных точек, которые мы сгенерируем.

3. `points_inside_circle = 0`: Эта переменная будет использоваться для отслеживания количества точек, попавших внутрь круга.

4. `total_points = num_points`: Эта переменная хранит общее количество сгенерированных точек.

5. `for _ in range(num_points):`: Этот цикл генерирует `num_points` случайных точек внутри квадрата.

6. `x = random.uniform(-1, 1)` и `y = random.uniform(-1, 1)`: Эти строки генерируют случайные координаты `x` и `y` для каждой точки в диапазоне от -1 до 1, что соответствует координатам квадрата.

7. `distance = x**2 + y**2`: Это вычисляет квадрат расстояния от начала координат до сгенерированной точки.

8. `if distance <= 1:`: Этот оператор проверяет, попадает ли точка внутрь круга, используя тот факт, что расстояние от начала координат до точки меньше или равно квадрату радиуса круга (который равен 1).


С этой книгой читают
Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действи
Книга призвана помочь читателю развить свои математические навыки, улучшить логическое мышление, освоить использование языка программирования Python для решения задач. Она подходит как для самостоятельного изучения, так и в качестве учебного пособия для студентов и учителей, желающих более глубоко погрузиться в мир языка Python и его приложений с использованием современных инструментов.В книге представлены задачи из разных областей: геометрически
В этой книге вы встретите Аркандора, могущественного архимага, который проведет вас через глубины языка программирования Python от основ до продвинутых концепций. Откройте для себя волшебство создания переменных и управления данными, погрузитесь в мир объектно-ориентированного программирования, исследуйте астрономические данные и создайте свои собственные веб-приложения. С каждой главой вы будете углубляться в знания и навыки, воплощая свои идеи
Книга представляет исследование процесса разработки приложений в области дополненной и виртуальной реальности. Автор объясняет различные аспекты этого процесса, начиная от основных понятий AR и VR, заканчивая стратегиями развертывания и монетизации приложений. И подчеркивает важность понимания особенностей программирования для AR и VR, оптимизации производительности, тестирования, управления ресурсами. Каждый раздел дополнен наглядными примерами.
Серия самоучителей по грамматике и вокабуляру испанского языка для тех, кто умеет думать.
Серия самоучителей по грамматике и вокабуляру испанского языка для тех, кто умеет думать.
Ты долго ждала предложения руки и сердца, что нет сомнений – свадьбе быть! Впереди долгий этап подготовки, требующий от тебя терпения и сноровки. Как ориентироваться в разнообразии предложений и не терять вдохновения? Как быть уверенной в том, что твоя свадьба будет началом большого совместного пути и у вас точно все получится? Эта книга поможет тебе самостоятельно организовать свою свадьбу, не сойти с ума, кайфануть от процесса и достичь главной
Цель книги ‒ в доступной форме рассказать о менее знакомых значениях нескольких самых употребительных английских слов. Освоив их, изучающие английский уберегут себя от досадных ошибок, научатся применять слова в речи в новых для себя значениях и свободнее заговорят на иностранном языке. Объяснения сопровождаются языковыми загадками и упражнениями для лучшего усвоения нового материала. Книга предназначена для изучающих английский язык на начинающе
Мы с вами живем во время открытой сексуальности. Абсолютно все виды секса всё больше придаются огласке и каждый стремится получить максимум удовольствия, и это хорошо. Секс – это наслаждение, это эндорфины, это феерические оргазмы посреди окружающей нас депрессии. Материал, представленный в этой книге, подойдёт любому, как совершенно неопытному в этом направлении человеку, так и мастеру высшего пилотажа в искусстве соитий. Ведь насколько бы вы не
2020-й год – интересный во всех отношениях. Помимо пандемии, он знаменателен созданием русскоязычной генеративной нейросетевой модели (GPT-3), написавшей значительную часть текста, который Вы сможете прочесть в этой книге. Сама по себе книга была создана как подарок к юбилею замечательного человека, Сергея Маркова, инициировавшего создание русскоязычной версии GPT-3 и сделавшего её достоянием общественности, что в свою очередь привело к созданию
Вниманию читателя предлагается мини-сборник стихов о любимом крае автора (Мозырь, Беларусь) в разное время года.
В книге собраны сказки. Которые автор писала для своего внука. Каждый вечер она рассказывала маленькому мальчику очередную историю, и он слушал и засыпал. История про карандаш. Который возомнил себя самым важным и нужным, а потом оказался на полу. История про мудрую книгу, которая так хотела, чтобы малыш учился грамоте и больше читал. Сказка про зайца Длинные Уши, который сам рассказывал обитателям леса свои истории, смешные и поучительные, будь