https://chat.openai.com/share/1aac0c6...
• Курс Python Урок 22 (Python Course Lesson...
https://campus.datacamp.com/courses/i...
Gemini
Цей код за допомогою бібліотеки Bokeh створює та відображає лінійний графік у вашому Jupyter Notebook. Ось детальніші коментарі українською:
*Імпорт необхідних модулів:*
```python
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
```
`figure`: створює фігуру (діаграму) для відображення даних.
`output_notebook`: налаштовує виведення графіку у ваш Jupyter Notebook.
`show`: відображає графік у вашому Notebook.
*Налаштування виведення:*
```python
output_notebook()
```
Цей рядок каже Bokeh виводити графік безпосередньо у ваш Jupyter Notebook, а не у нове вікно браузера.
*Створення фігури:*
```python
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
```
`p`: змінна для зберігання створеної фігури.
`figure`: створює об'єкт фігури з шириною та висотою 400 пікселів кожна.
*Додавання лінії:*
```python
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [3, 1, 2, 6, 5],
line_width=2, color="green")
```
`p.line`: на фігуру `p` додається лінія.
`[1, 2, 3, 4, 5]`: список координат x точок на лінії.
`[3, 1, 2, 6, 5]`: список координат y точок на лінії.
`line_width=2`: товщина лінії становить 2 пікселі.
`color="green"`: колір лінії зелений.
*Відображення графіку:*
```python
show(p)
```
Цей рядок відображає графік `p` у вашому Jupyter Notebook.
Отже, цей код створює простий лінійний графік у вашому Jupyter Notebook із зеленою лінією, що проходить через точки (1, 3), (2, 1), (3, 2), (4, 6) та (5, 5).
Цей код створює і відображає кольорову мапу за допомогою бібліотеки Bokeh у вашому Jupyter Notebook. Ось детальні пояснення українською:
*Імпорт необхідних модулів:*
```python
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
```
`numpy as np`: імпортує бібліотеку NumPy для математичних операцій та створення масивів.
`from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook`: імпортує необхідні функції з бібліотеки Bokeh для створення фігури, її відображення та налаштування виведення.
*Створення даних зображення:*
`N = 500`: визначає кількість точок в масиві.
`x = np.linspace(0, 10, N)`: створює масив значень x від 0 до 10 з N точками.
`y = np.linspace(0, 10, N)`: створює масив значень y від 0 до 10 з N точками.
`xx, yy = np.meshgrid(x, y)`: створює сітку значень xx та yy на основі координат x та y.
`d = np.sin(xx)*np.cos(yy)`: обчислює функцію sine та cosine для кожного значення в сітці xx та yy, створюючи масив `d` значень для кольорової мапи.
*Створення фігури та кольорової мапи:*
`p = figure(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])`: створює фігуру `p` для відображення зображення з підказками, які показуватимуть значення x, y та значення пікселя.
`p.x_range.range_padding = p.y_range.range_padding = 0`: видаляє відступи навколо області фігури.
`p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Spectral11")`: додає на фігуру кольорову мапу на основі масиву `d`.
`image=[d]`: масив даних для зображення (в даному випадку це `d`).
`x=0, y=0`: стартові координати зображення на фігурі.
`dw=10, dh=10`: ширина та висота зображення в одиницях фігури.
`palette="Spectral11"`: кольорова палітра для відображення значень `d`.
*Відображення графіку:*
`output_notebook()`: налаштовує виведення графіку у ваш Jupyter Notebook.
`show(p)`: відображає графік `p` у вашому Notebook.
Цей код створює красиву кольорову мапу, де інтенсивність кольору в кожній точці залежить від значень функції sine та cosine. Ви можете змінити функцію для обчислення значень `d` або обрати іншу палітру кольорів, щоб створити власні кольорові мапи.
Пояснення коду Python українською мовою
Цей код Python використовує бібліотеку Pandas для створення та запису даних DataFrame у файл CSV. Ось детальніше пояснення:
*Імпорт бібліотеки Pandas:*
```python
import pandas as pd
```
*Створення рядків:*
`s1 = pd.Series([0, 4, 8])`: створює рядок `s1` з трьома значеннями: 0, 4, 8.
`s2 = pd.Series([1, 5, 9])`: створює рядок `s2` з трьома значеннями: 1, 5, 9.
`s3 = pd.Series([2, 6, 10])`: створює рядок `s3` з трьома значеннями: 2, 6, 10.
*Створення DataFrame:*
`dframe = pd.DataFrame([s1, s2, s3])`: створює DataFrame `dframe` з трьох рядків: `s1`, `s2`, `s3`.
*Налаштування імен стовпців:*
`dframe.columns = ['Geeks', 'For', 'Geeks']`: змінює імена стовпчиків DataFrame на "Geeks", "For", "Geeks".
*Запис DataFrame у файл CSV:*
`dframe.to_csv('geeksforgeeks.csv', index=False)`: записує DataFrame у файл CSV з назвою "geeksforgeeks.csv" без індексу рядків.
`dframe.to_csv('geeksforgeeks1.csv', index=True)`: записує DataFrame у файл CSV з назвою "geeksforgeeks1.csv" з індексом рядків.
Информация по комментариям в разработке