Когда дело доходит до разработки приложений с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) с помощью Python и PyQt, одними из самых полезных и универсальных графических элементов, которые вы когда-либо будете использовать, являются меню, панели инструментов и строки состояния.

Веб-скрапинг - это программный сбор информации с различных веб-сайтов. Несмотря на то, что существует множество библиотек и фреймворков на разных языках, которые могут извлекать веб-данные, Python уже давно стал популярным выбором из-за множества опций для парсинга веб-страниц.

Эта статья даст вам ускоренный курс по парсингу веб-страниц в Python с помощью Beautiful Soup - популярной библиотеки Python для синтаксического анализа HTML и XML.

Сериализация - это процесс преобразования данных в формат, который может быть сохранен или передан, с последующим его восстановлением. Он постоянно используется при разработке приложений или хранении данных в базах данных, в памяти или преобразовании их в файлы.

Объединение списков - это процесс создания единого списка из нескольких меньших списков путем их последовательного соединения.

В Python есть много способов объединения списков. В частности, в этой статье мы рассмотрим, как объединить два списка в Python с помощью оператора плюс, оператора распаковки, оператора умножения, цикла for, itertools.chain() и extend().

Heroku - это облачная платформа, предоставляющая услуги хостинга. Она поддерживает несколько языков программирования, включая PHP, Node.js и Python. Это платформа как сервис (PaaS), который позволяет вам управлять приложениями веб-сайтов, одновременно заботясь о ваших серверах, сетях, хранилище и других облачных компонентах.

В этой статье мы рассмотрим, как развернуть приложение Django на Heroku с помощью Git.

Функция np.linalg.qr() вычисляет qr-факторизацию матрицы. Разложите матрицу на множители как  qr, где  q - ортонормировано, а  r - верхнетреугольное.

Python numpy.linalg.cholesky() используется для получения значения разложения Холецкого. Давайте разберемся, что такое разложение Холецкого. Если у нас есть L * LH квадратной матрицы, где L - нижний треугольник .H - сопряженный оператор транспонирования (который является обычным значением транспонирования), должен быть эрмитовым (симметричным, если действительное значение) и четко определенным. Возвращается только L.

Метод numpy.kron() используется для получения произведения Кронекера двух заданных списков. Но подождите, что такое произведение Кронекера? Предположим, у нас есть два списка: A [a0, a1, a2] и B [b0, b1, b2]. Если мы хотим вычислить произведение Кронекера этих двух списков, ответ будет следующим:

[a0 * b1, a1 * b0, a2 * b0, a0 * b1, a1 * b1, a2 * b1, a0 * b2, a1 * b2, a2 ​​* b2]

Numpy linalg.matrix_rank() используется для вычисления степени n квадратной матрицы. Что это означает, что  если у нас есть квадратная матрица M и целое число n, и эта функция используется для вычисления Mn?

Numpy outer() используется для вычисления внешнего произведения двух заданных векторов. Теперь вопрос в том, что такое внешний вектор? Предположим, у нас есть два вектора A [a, a1, a2, .. an] и B [b0, b1, b2,… bn], внешнее произведение этих двух векторов будет:

[[a0 * b0 a0 * b1 a0 * b2… a0 * bn]

  [a1 * b0 a0 * b1 a1 * b2… a1 * bn]
  [……………………………….] ]