Python pi: Модуль math | Python 3 для начинающих и чайников

Модуль math | Python 3 для начинающих и чайников

Модуль math – один из наиважнейших в Python. Этот модуль предоставляет обширный функционал для работы с числами.

math.ceil(X) – округление до ближайшего большего числа.

math.copysign(X, Y) — возвращает число, имеющее модуль такой же, как и у числа X, а знак — как у числа Y.

math.fabs(X) — модуль X.

math.factorial(X) — факториал числа X.

math.floor(X) — округление вниз.

math.fmod(X, Y) — остаток от деления X на Y.

math.frexp(X) — возвращает мантиссу и экспоненту числа.

math.ldexp(X, I) — X * 2ⁱ. Функция, обратная функции math.frexp().

math.fsum(последовательность) — сумма всех членов последовательности. Эквивалент встроенной функции sum(), но math.fsum() более точна для чисел с плавающей точкой.

math.isfinite(X) — является ли X числом.

math.isinf(X) — является ли X бесконечностью.

math.isnan(X) — является ли X NaN (Not a Number — не число).

math.modf(X) — возвращает дробную и целую часть числа X. Оба числа имеют тот же знак, что и X.

math.trunc(X) — усекает значение X до целого.

math.exp(X) — e^X.

math.expm1(X) — e^X — 1. При X → 0 точнее, чем math.exp(X)-1.

math.log(X, [base]) — логарифм X по основанию base. Если base не указан, вычисляется натуральный логарифм.

math.log1p(X) — натуральный логарифм (1 + X). При X → 0 точнее, чем math.log(1+X).

math.log10(X) — логарифм X по основанию 10.

math.log2(X) — логарифм X по основанию 2. Новое в Python 3.3.

math.pow(X, Y) — X^Y.

math.sqrt(X) — квадратный корень из X.

math.acos(X) — арккосинус X. В радианах.

math.asin(X) — арксинус X. В радианах.

math.atan(X) — арктангенс X. В радианах.

math.atan2(Y, X) — арктангенс Y/X. В радианах. С учетом четверти, в которой находится точка (X, Y).

math.cos(X) — косинус X (X указывается в радианах).

math.sin(X) — синус X (X указывается в радианах).

math.tan(X) — тангенс X (X указывается в радианах).

math.hypot(X, Y) — вычисляет гипотенузу треугольника с катетами X и Y (math.sqrt(x * x + y * y)).

math.degrees(X) — конвертирует радианы в градусы.

math.radians(X) — конвертирует градусы в радианы.

math.cosh(X) — вычисляет гиперболический косинус.

math.sinh(X) — вычисляет гиперболический синус.

math.tanh(X) — вычисляет гиперболический тангенс.

math.acosh(X) — вычисляет обратный гиперболический косинус.

math.asinh(X) — вычисляет обратный гиперболический синус.

math.atanh(X) — вычисляет обратный гиперболический тангенс.

math.erf(X) — функция ошибок.

math.erfc(X) — дополнительная функция ошибок (1 — math.erf(X)).

math.gamma(X) — гамма-функция X.

math.lgamma(X) — натуральный логарифм гамма-функции X.

math.pi — pi = 3,1415926…

math.e — e = 2,718281…

Модуль Math — Примеры математических программ в Python

Библиотека Math в Python обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, которые можно использовать в коде для более сложных математических вычислений. Библиотека является встроенным модулем Python, поэтому никакой дополнительной установки через pip делать не нужно. В данной статье будут даны примеры часто используемых функций и констант библиотеки Math в Python.

Содержание статьи

Специальные константы библиотеки math

В библиотеке Math в Python есть две важные математические константы.

Число Пи из библиотеки math

Первой важной математической константой является число Пи (π). Оно обозначает отношение длины окружности к диаметру, его значение 3,141592653589793. Чтобы получить к нему доступ, сначала импортируем библиотеку math следующим образом:

Затем можно получить доступ к константе, вызывая pi:

Вывод

Данную константу можно использовать для вычисления площади или длины окружности. Далее представлен пример простого кода, с помощью которого это можно сделать:

import math

radius = 2
print(‘Площадь окружности с радиусом 2 равна:’, math.pi * (radius ** 2))

Вывод

Площадь окружности с радиусом 2 равна: 12.566370614359172

Мы возвели радиус во вторую степень и умножили значение на число Пи, как и следовало сделать в соответствии с формулой πr².

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Число Эйлера из библиотеки math

Число Эйлера (е) является основанием натурального логарифма. Оно также является частью библиотеки Math в Python. Получить доступ к числу можно следующим образом:

Вывод

В следующем примере представлено, как можно использовать вышеуказанную константу:

import math

print((math.e + 6 / 2) * 4.32)

Вывод

Экспонента и логарифм библиотеки math

В данном разделе рассмотрим функции библиотеки Math в Python, которые используются для нахождения экспоненты и логарифмов.

Функция экспоненты exp() в Python

Библиотека Math в Python поставляется с функцией exp(), которую можно использовать для вычисления значения е. К примеру, ex — экспонента от х. Значение е равно 2.718281828459045.

Метод может быть использован со следующим синтаксисом:

Параметр x может быть положительным или отрицательным числом. Если x не число, метод возвращает ошибку. Рассмотрим пример использования данного метода:

import math

# Инициализация значений
an_int = 6
a_neg_int = -8
a_float = 2.00

# Передача значений методу exp() и вывод
print(math.exp(an_int))
print(math.exp(a_neg_int))
print(math.exp(a_float))

Вывод

403.4287934927351
0.00033546262790251185
7.38905609893065

Мы объявили три переменные и присвоили им значения с различными числовыми типами данных. Мы передали значения методу exp() для вычисления их экспоненты.

Мы также можем применить данный метод для встроенных констант, что продемонстрировано ниже:

import math

print(math.exp(math.e))
print(math.exp(math.pi))

Вывод

15.154262241479262
23.140692632779267

При передаче не числового значения методу будет сгенерирована ошибка TypeError, как показано далее:

import math

print(math.exp(«20»))

Вывод

Traceback (most recent call last):
File «C:/Users/admin/mathe.py», line 3, in <module>
print (math.exp(«20»))
TypeError: a float is required

Как видно из примера выше, генерируется ошибка TypeError.

Функция логарифма log() в Python

Функция log() возвращает логарифм определенного числа. Натуральный логарифм вычисляется относительно основания е. В следующем примере показано использование функции логарифма:

import math

print(«math.log(10.43):», math.log(10.43))
print(«math.log(20):», math.log(20))
print(«math.log(math.pi):», math.log(math.pi))

В скрипте выше методу передаются числовые значения с различными типами данных. Также рассчитывается натуральный логарифм константы pi. Вывод следующий:

math.log(10.43): 2.344686269012681
math.log(20): 2.995732273553991
math.log(math.pi): 1.1447298858494002

Функция log10() в Python

Метод log10() возвращает логарифм по основанию 10 определенного числа. К примеру:

import math

# Возвращает log10 числа 50
print(«log10 числа 50 равен:», math.log10(50))

Вывод

log10 числа 50 равен: 1.6989700043360187

Функция log2() в Python

Функция log2() возвращает логарифм определенного числа по основанию 2. К примеру:

import math

# Возвращает log2 числа 16
print(«log2 числа 16 равен:», math.log2(16))

Вывод

log2 числа 16 равен: 4.0

Функция log(x, y) в Python

Функция log(x, y) возвращает логарифм числа х по основанию y. К примеру:

import math

# Возвращает логарифм 3,4
print(«Логарифм 3 по основанию 4 равен:», math.log(3, 4))

Вывод

Логарифм 3 по основанию 4 равен: 0.6309297535714574

Функция log1p(x) в Python

Функция log1p(x) рассчитывает логарифм(1+x), как представлено ниже:

import math

print(«Значение логарифма(1+x) от 10 равно:», math.log1p(10))

Вывод

Значение логарифма(1+x) от 10 равно: 2.3978952727983707

Арифметические функции в Python

Арифметические функции используются для представления чисел в различных формах и осуществления над ними математических операций. Далее представлен перечень самых популярных арифметических функций:

• ceil(): округление определенного числа вверх;
• fabs(): возвращает модуль (абсолютное значение) указанного числа;
• floor(): округление определенного числа вниз;
• gcd(a, b): получение наибольшего общего делителя чисел a и b;
• fsum(iterable): возвращает сумму всех элементов итерируемого объекта;
• expm1(): возвращает (e^x)-1;
• exp(x)-1: когда значение x слишком мало, вычисление exp(x)-1 может привести к значительной потери в точности. expm1(x) может вернуть вывод с полной точностью.

В следующем примере показано использование перечисленных выше функций:

import math

num = -4.28
a = 14
b = 8

num_list = [10, 8.25, 75, 7.04, -86.23, -6.43, 8.4]
x = 1e-4 # Малое значение x

print(‘Число:’, num)
print(‘Округление числа вниз:’, math.floor(num))
print(‘Округление числа вверх:’, math.ceil(num))
print(‘Модуль числа:’, math.fabs(num))
print(‘Наибольший общий делитель a и b: ‘ + str(math.gcd(a, b)))
print(‘Сумма элементов списка: ‘ + str(math.fsum(num_list)))
print(‘e^x (при использовании функции exp()) равно:’, math.exp(x)-1)
print(‘e^x (при использовании функции expml()) равно:’, math.expm1(x))

Вывод

Число: -4.28
Округление числа вниз: -5
Округление числа вверх: -4
Модуль числа: 4.28
Наибольший общий делитель a и b: 2
Сумма элементов списка: 16.029999999999998
e^x (при использовании функции exp()) равно: 0.0001000050001667141
e^x (при использовании функции expml()) равно: 0.00010000500016667084

К числу других математических функций относятся:

• pow(): принимает два вещественных аргумента, возводит первый аргумент в степень, значением которой является второй аргумент, после чего возвращает результат. К примеру, pow(2, 2) эквивалентно выражению 2 ** 2;
• sqrt(): возвращает квадратный корень определенного числа.

Примеры данных методов представлены ниже:

Возведение в степень

Вывод

Квадратный корень

Вывод

Тригонометрические функции в Python

Модуль math в Python поддерживает все тригонометрические функции. Самые популярные представлены ниже:

• sin(a): Возвращает синус "а" в радианах;
• cos(a): Возвращает косинус "а" в радианах;
• tan(a): Возвращает тангенс "а" в радианах;
• asin(a): Возвращает инвертированный синус. Аналогичным образом работают "atan" и "acos";
• degrees(a): Конвертирует угол "a" из радиан в градусы;
• radians(a): Конвертирует угол "a" из градусов в радианы.

Рассмотрим следующий пример:

import math

angle_In_Degrees = 62
angle_In_Radians = math.radians(angle_In_Degrees)

print(‘Значение угла:’, angle_In_Radians)
print(‘sin(x) равен:’, math.sin(angle_In_Radians))
print(‘tan(x) равен:’, math.tan(angle_In_Radians))
print(‘cos(x) равен:’, math.cos(angle_In_Radians))

Вывод

Значение угла: 1.0821041362364843
sin(x) равен: 0.8829475928589269
tan(x) равен: 1.8807264653463318
cos(x) равен: 0.46947156278589086

Обратите внимание, что вначале мы конвертировали значение угла из градусов в радианы для осуществления дальнейших операций.

Конвертация типов числа в Python

Python может конвертировать начальный тип числа в другой указанный тип. Данный процесс называется «преобразованием». Python может внутренне конвертировать число одного типа в другой, когда в выражении присутствуют смешанные значения. Такой случай продемонстрирован в следующем примере:

Вывод

В вышеприведенном примере целое число 3 было преобразовано в вещественное число 3.0 с плавающей точкой. Результатом сложения также является число с плавающей точкой (или запятой).

Однако иногда вам необходимо явно привести число из одного типа в другой, чтобы удовлетворить требования параметра функции или оператора. Это можно сделать с помощью различных встроенных функций Python.

Например, чтобы преобразовать целое число в число с плавающей точкой, мы должны вызвать функцию float(), как показано ниже:

a = 12
b = float(a)
print(b)

Вывод

Целое число типа integer было преобразовано в вещественное число типа float. float также можно конвертировать в integer следующим образом:

a = 12.65
b = int(a)
print(b)

Вывод

Вещественное число было преобразовано в целое через удаление дробной части и сохранение базового числа. Обратите внимание, что при конвертации значения в int подобным образом число будет усекаться, а не округляться вверх.

Заключение

Библиотека Math предоставляет функции и константы, которые можно использовать для выполнения арифметических и тригонометрических операций в Python. Библиотека изначально встроена в Python, поэтому дополнительную установку перед использованием делать не требуется. Для получения дополнительной информации можете просмотреть официальную документацию.

1000 цифр числа pi в python

Я думал об этой проблеме, и я не могу понять это. Возможно, вы сможете мне помочь. Проблема в том, что мой код не работает для вывода 1000 цифр pi на языке кодирования python.

вот мой код:

def make_pi():
    q, r, t, k, m, x = 1, 0, 1, 1, 3, 3
    while True:
        if 4 * q + r - t < m * t:
            yield m
            q, r, t, k, m, x = (10*q, 10*(r-m*t), t, k, (10*(3*q+r))//t - 10*m, x)
        else:
            q, r, t, k, m, x = (q*k, (2*q+r)*x, t*x, k+1, (q*(7*k+2)+r*x)//(t*x), x+2)

digits = make_pi()
pi_list = []
my_array = []
for i in range(1000):
    my_array.append(str("hello, I'm an element in an array \n" ))
big_string = "".join(my_array)

print "here is a big string:\n %s" % big_string 

Я знаю, что этот код можно исправить, но я не уверен, что исправить…Оператор print говорит, что здесь большая строка и my_array.append(str("hello, im an element in an array \n)) пока только наполнитель. Я знаю, как работает весь код, но, как я уже сказал, Я не могу получить это, чтобы стрелять из этого кода.

13

автор: Steven Rumbalski

запустить

def make_pi():
    q, r, t, k, m, x = 1, 0, 1, 1, 3, 3
    for j in range(1000):
        if 4 * q + r - t < m * t:
            yield m
            q, r, t, k, m, x = 10*q, 10*(r-m*t), t, k, (10*(3*q+r))//t - 10*m, x
        else:
            q, r, t, k, m, x = q*k, (2*q+r)*x, t*x, k+1, (q*(7*k+2)+r*x)//(t*x), x+2


digits = make_pi()
pi_list = []
my_array = []

for i in make_pi():
    my_array.append(str(i))

my_array = my_array[:1] + ['.'] + my_array[1:]
big_string = "".join(my_array)
print "here is a big string:\n %s" % big_string 

и почитай про yield оператор отсюда:
что делает ключевое слово «yield» в Python?

вот ответ:

3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489549303819644288109756659334461284756482337

здесь вы можете проверить, выводит ли ваша программа правильные 1000 цифр:
http://spoj.com/CONSTANT

конечно, вы можете использовать diff или tc, но вам придется скопировать эти 1000 цифр откуда-то, и там вы просто отправьте свою программу и проверьте, больше ли оценка, чем 999.

можно попробовать напечатать еще больше цифр и таким образом получить больше очков. Возможно, Вам понравится.

вот другой способ, который я нашел здесь —> расчет Python pi? аппроксимировать python на основе формулы братьев Чудновских для генерации Pi, которую я sightly изменил для своей программы.

def pifunction():
    numberofdigits = int(input("please enter the number of digits of pi that you want to generate"))
    getcontext().prec = numberofdigits

def calc(n):
    t = Decimal(0)
    pi = Decimal(0)
    deno = Decimal(0)
    k = 0
    for k in range(n):
        t = (Decimal(-1)**k)*(math.factorial(Decimal(6)*k))*(13591409+545140134*k)
        deno = math.factorial(3*k)*(math.factorial(k)**Decimal(3))*(640320**(3*k))
        pi += Decimal(t)/Decimal(deno)
    pi = pi * Decimal(12)/Decimal(640320**Decimal(1.5))
    pi = 1/pi
    return str(pi)
print(calc(1))

Я надеюсь, что это поможет, так как вы можете генерировать любое количество цифр pi, которые вы хотите генерировать.

Математика и Python: основы Data Science вычислений

Язык Python пригодится любому математику. Встроенный модуль math имеет большой арсенал инструментов для математических вычислений. В этой статье поговорим о математике в Питоне, а именно о:

• математических константах;
• методах округления;
• арифметических операторах возведения в степень и деления;
• углах и тригонометрических функциях;
• сравнении чисел с плавающей точкой, модуле и повторении элементов в списке.

В большинстве случаев будет пользоваться модулем  math [1]. Поэтому прежде всего его нужно импортировать:

>>> import math

Математические константы

Python предоставляет использование математических констант, находящиеся в модуле math, например Пи, число Эйлера, пустое значение nan, бесконечность:

>>> math.pi # Значение пи
3.141592653589793
>>> math.e # Значение числа е
2.718281828459045 >>>
math.nan # Значение nan
>>> math.inf # Бесконечность
inf

Также nan и inf можно получить и без модуля math, используя объект float:

>>> float('inf')
inf
>>> float('nan')
nan

Округление

Иногда не хочется смотреть на все цифры после запятой или не нужна высокая точность. Для конвертации чисел с плавающей точкой в целочисленные используются следующие функции из math:

• trunc, которая отрезает все цифры после запятой;
• floor для округления в меньшую сторону;
• ceil для округления в большую сторону.

>>> number = 5.348762
>>> math.trunc(number)
5
>>> math.floor(number)
5
>>> math.ceil(number)
6

Для округления до k-го знака после запятой используется встроенная в Python функция round, принимающее в качестве аргументов само число и количество знаков k:

>>> number = 5.348762
>>> round(number, 1)
5.3
>>> round(number, 2)
5.35
>>> round(number, 3)
5.349
>>> round(5.55, 1)
5.5
>>> round(5.5, 0)
6.0
>>> round(2.5, 0)
2.0

Обратите внимание, что число 2.5 округлилось до 2.0, а 5.5 до 6.0. Python округляет до ближайшего четного числа.

Арифметические Операторы

Для возведения в степень используется оператор “**” или math.pow:

>>> 2 ** 3
8
>>> math.pow(2, 3)
8.0

Рекомендуется использовать “**” для целочисленных значений, а math.pow для чисел с плавающей точкой [2].

Для деления без остатка, которое возвращает целочисленное значение, используется оператор “/”, для деления по модулю (с остатком) – оператор “%”:

>>> 5 / 2
2
>>> 5 % 2
1

Тригонометрия

В Python можно работать с углами, радианами, косинусами, синусами, тангенсами и т.д. Конвертация радиан в градусы происходит через функцию math.degrees:

>>> pi = math.pi
>>> math.degrees(pi) 1
80.0
>>> math.degrees(pi/2)
90.0
>>> math.degrees(pi/4)
45.0
>>> math.degrees(pi/3)
59.99999999999999
>>> math.degrees(pi/6)
29.999999999999996

В двух последних случаях счетчик не дошел до 60.0 и 30.0 градусов, соответственно. Для этого можно воспользоваться округлением, рассмотренным выше.

Для конвертации градусов в радианы используется функция math.radians:

>>> math.radians(180)
3.141592653589793
>>> math.radians(60)
1.0471975511965976

Тригонометрические функции принимают в качестве аргументов значение в радианах:

>>> math.cos(pi)
-1.0
>>> math.sin(pi/2)
1.0
>>> math.sin(pi)
1.2246467991473532e-16
>>> math.tan(pi/4)
0.9999999999999999

Полный список тригонометрических функций можно посмотреть в официальной документации Python [3].

Дополнительные примеры, упрощающие жизнь Data Scientist’а

Рассмотрим еще три примера, которые пригодятся каждому разработчику, а не только математикам.

1-й пример. Согласно тригонометрии cos(pi/4) должен равняться sin(pi/4). Так ли это в Python?

>>> pi= math.pi
>>> math.sin(pi/4) == math.cos(pi/4)
False

Как видим, что нет. В вычислениях с плавающей точкой такое происходит часто. Но нам не всегда важна точность до 120-го знака после запятой. Поэтому можно воспользоваться функцией math.isclose, возвращающее True в случае если два числа близки друг к другу. По умолчанию рассматриваются только 9 знаков после запятой, но это значение всегда можно изменить по желанию.

>>> sin = math.sin(pi/4)
>>> cos = math.cos(pi/4)
>>> math.isclose(sin, cos)
True

2-й пример. Иногда нас не интересует отрицательные числа. Тогда можно воспользоваться встроенной в Python функцией abs, которое возвращает значение по модулю:

>>> abs(-5)
5 >>>
abs(8 - 16)
8

3-й пример. В некоторых случаях необходимо получить повторяющиеся значения в списке. Можно, конечно, использовать циклы, а можно написать следующее:

>>> [0.5] * 5
[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]

В данном случае оператор “*” служит не умножением, а повторением элементов в списке.

В следующей статье мы поговорим об использовании Python для статистиков. А практические нюансы по математическим вычислениям в Data Science и не только вы узнаете на наших практических курсах по Python в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Источники

1. https://docs.python.org/3.8/library/math.html
2. https://stackoverflow.com/questions/10282674/difference-between-the-built-in-pow-and-math-pow-for-floats-in-python
3. https://docs.python.org/3.8/library/math.html#trigonometric-functions

Как искать людей в числе Пи и при чем тут Python

Коллеги, привет! Недавно передо мной встала задача розыграть бесплатные места на нашем курсе по Python разработке. Вообще говоря, разыграть пару бесплатных мест — это просто. Можно сделать буквально в две строчки, если уже есть готовый список участников:

emails = pandas.read_csv("emails.csv")
emails.sample(NUM_WINNERS, random_state=SEED)

И это хорошо, это работает. Да и бритва Оккама говорит, что не стоит сущности плодить без необходимости. Но есть проблема — это не весело. Плюс, так мы уже выбирали победителей на курсе по Java. Там, конечно, за две строчки это не сделаешь, нужна фабрика фабрик абстрактных классов и вот это все. Все равно повторяться не хочется.

Хотелось бы сделать робота, который сам выбирает реальные шары из корзины, распознает номера и отправляет в чатик по API (это весело!), но это не очень быстро. Решение должно быть бессмысленным, беспощадным и не особо времязатратным. Так в голову пришло число Пи. Вообще у нас с коллегами есть inside joke про идеальный Пи-архиватор. Суть проста: чтобы сжать любые данные нужно лишь найти то место в числе Пи, где они начинаются и запомнить позицию (+длину, конечно).

Непревзойденное сжатие! Получается, что также можно искать устаников, в частности их emai’ы в числе Пи, и считать победителем тех, кто найдется первым. Если хотите сразу к сути, то можно тут же перейти в notebook.

Непродолжительный поиск в интернетах выдал множество решений по генерации цифр числа Пи, в том числе на Python (также в процессе находится этот прекрасный ресурс: www.angio.net/pi, — не могу не поделиться). Я, честно говоря, не знал, что человечество до такой степени обеспокоено этой проблемой. Самые популярные решения: Gauss–Legendre algorithm, Chudnovsky algorithm, BBP formula.

Я же выбрал тот вариант, который позволяет генерировать цифры числа бесконечно, а не выдает заранее определенное количество цифр:

def pi_digits():
    """generator for digits of pi"""
    q, r, t, k, n, l = 1, 0, 1, 1, 3, 3
    while True:
        if 4 * q + r - t < n * t:
            yield n
            q, r, t, k, n, l = (10*q, 10*(r-n*t), t, k, (10*(3*q+r))/t-10*n, l)
        else:
            q, r, t, k, n, l = (q*k, (2*q+r)*l, t*l, k+1, (q*(7*k+2)+r*l)/(t*l), l+2)

Это Spigot algorithm товарища Гиббонcа, который вычисляет цифры числа Пи в потоковом режиме. Все подробности есть в research paper, которая особенно понравится любителям Haskell.

Остается только связать email’ы участников с какими-то числами. Сначала я хотел брать md5 от почты и потом делить по модулю, чтобы получить число не больше заданной длины. Но это как-то не очень случайно, тем более что можно подобрать и зарегистрировать почту, которая окажется достаточно близко к началу числа Пи. Поэтому расчехляем старый добрый ПГСЧ:

np.random.seed(SEED)
emails["num"] = np.random.randint(10 ** (NUM_DIGITS - 1), 10 ** NUM_DIGITS - 1, size=len(emails))

Длина чисел задается заранее, чем длиннее число, тем, соответственно, сложнее найти его в Пи. Осталось только написать функцию поиска.

class _Num(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.s = str(n)
        self.p = 0 # pointer in number string representation
        self.l = len(self.s)

    def move_p(self, d):
        if self.p >= self.l:
            return
        if d == self.s[self.p]:
            self.p += 1
        else:
            # find largerst prefix in num that is suffix in current part of Pi (dumb algorithm)
            pi_part = self.s[:self.p] + d
            self.p = 0
            for i in xrange(1, len(pi_part)):
                if self.s[:i] == pi_part[-i:]:
                    self.p = i
          

def find_nums_in_pi(nums, first_n=None):
    MAX_POS = 10 ** 6
    pi_gen = pi_digits()
    first_n = first_n if first_n is not None else len(nums)
    _nums = [_Num(n) for n in nums]
    nums_pos = {}
    for pos in itertools.count():
        if pos % 1000 == 0:
            print "Current Pi position: %s. Nums found: %s" % (pos, len(nums_pos))
        if pos == MAX_POS:
            raise RuntimeError("Circuit breaker!")
        d = str(pi_gen.next())
        found_num = None
        for cur_num in _nums:
            cur_num.move_p(d)
            # whole number found
            if cur_num.p == cur_num.l:
                nums_pos[cur_num.n] = pos - cur_num.l + 1
                # found enough numbers
                if len(nums_pos) == first_n:
                    return nums_pos
                found_num = cur_num.n
        # create new search array without found number
        if found_num:
            _nums = [num for num in _nums if num.n != found_num]

Кастую числа в строки, устанавливаю указатили в их начала, генерирую цифры Пи, если данная цифра есть в данном числе, то сдвигаю указатель вперед, если нет, то ищу наибольший суффикс текущей части числа Пи, который является также префиксом искомого числа. Когда число найдено, запоминаю его и позицию, удаляю из массива поиска. На всякий случай добавляю ограничитель, чтобы не ходить дальше миллионной цифры и делаю какое-то логирование прогресса. (поиск в некоторых краевых случаях может работать некорректно, но, к счастью, это не особо важно для наших целей)

Найти двух победителей, email’ам которых сопоставлены шестизначные числа, заняло около минуты на моей машине. Профит!

Как водится, “в бою” все пошло не совсем так гладко. Розыгрыш запускался в live режиме, с компа одновременно транслировалось видео, он немного поднапрягся и поиск занял уже 5 минут, вместо одной. Но чтобы еще более накалить обстановку я ненароком (честно!) перезапустил в notebook’е выполнение cell’а с поиском чисел после его успешного выполнения в первый раз. А notebook ошибок не прощает, старые значения не запоминает, выполняет ячейки синхронно. Нервы натянулись, как канаты. К счастью, все закончилось хорошо, победители были выявлены, награждены, справедливость восторжествовала. Слава роботам, слава числу Пи!

Кстати, впереди еще один розыгрыш мест на курсе 5 июля в 20-00. Хотите прикоснуться к прекрасному? Проходите тест и регистрируйтесь на День открытых дверей, время есть!

Выжимка из документации Numpy: функции, методы и примеры.

Предок NumPy, Numeric, был разработан Джимом Хугунином. Также был создан пакет Numarray с дополнительной функциональностью. В 2005 году Трэвис Олифант выпустил пакет NumPy, добавив особенности Numarray в Numeric. Это проект с исходным кодом, и в его развитии поучаствовало уже много человек.

NumPy или Numerical Python — это библиотека Python, которая предлагает следующее:

Она также предлагает эффективный многомерный контейнер общих данных. С ее помощью можно определять произвольные типы данных. Официальный сайт библиотеки — www.numpy.org

Это мощный многомерный массив в форме строк и колонок. С помощью библиотеки можно создавать массивы NumPy из вложенного списка Python и получать доступ к его элементам.

Массив NumPy — это не то же самое, что и класс array.array из Стандартной библиотеки Python, который работает только с одномерными массивами.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.ndim)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.size)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.dtype)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype = float)
print(a.dtype)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.itemsize)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.data)

import numpy as np
a = np.random.random((2,3))
print(a)
print(a.sum())

import numpy as np
a = np.random.random((2,3))
print(a.min())

import numpy as np
a = np.random.random((2,3))
print(a.min())

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(type(a))

import numpy as np
np.zeros((3,3))
print(a)

import numpy as np
np.ones((3,3))
print(a)

import numpy as np
np.empty((3,3))
print(a)

import numpy as np
a=np.arange(5,25,4)
print(a)

import numpy as np
a=np.linspace(5,25,5)
print(a)

import numpy as np
a = np.logspace(5,25,5)
print(a)

import numpy as np
a = np.logspace(5,25,2)
print(np.sin(a))

import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print(a)

a = np.random.random((2,2))

b = np.exp([10])

b = np.sqrt([16])

Из этого материала вы узнали, что такое numpy и как его устанавливать, познакомились с массивов numpy, атрибутами и операциями массива numpy, а также базовыми операциями numpy.

NumPy в Python. Часть 1 / Хабр

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

Установка

Если у вас есть Python(x, y) (Примечание переводчика: Python(x, y), это дистрибутив свободного научного и инженерного программного обеспечения для численных расчётов, анализа и визуализации данных на основе языка программирования Python и большого числа модулей (библиотек)) на платформе Windows, то вы готовы начинать. Если же нет, то после установки python, вам нужно установить пакеты самостоятельно, сначала NumPy потом SciPy. Установка доступна здесь. Следуйте установке на странице, там всё предельно понятно.

Немного дополнительной информации

Сообщество NumPy и SciPy поддерживает онлайн руководство, включающие гайды и туториалы, тут: docs.scipy.org/doc.

Импорт модуля numpy

Есть несколько путей импорта. Стандартный метод это — использовать простое выражение:

>>> import numpy

Тем не менее, для большого количества вызовов функций numpy, становиться утомительно писать numpy.X снова и снова. Вместо этого намного легче сделать это так:

>>> import numpy as np

Это выражение позволяет нам получать доступ к numpy объектам используя np.X вместо numpy.X. Также можно импортировать numpy прямо в используемое пространство имен, чтобы вообще не использовать функции через точку, а вызывать их напрямую:

>>> from numpy import *

Однако, этот вариант не приветствуется в программировании на python, так как убирает некоторые полезные структуры, которые модуль предоставляет. До конца этого туториала мы будем использовать второй вариант импорта (import numpy as np).

Массивы

Главной особенностью numpy является объект array. Массивы схожи со списками в python, исключая тот факт, что элементы массива должны иметь одинаковый тип данных, как float и int. С массивами можно проводить числовые операции с большим объемом информации в разы быстрее и, главное, намного эффективнее чем со списками.

Создание массива из списка:

a = np.array([1, 4, 5, 8], float)
>>> a
array([ 1.,  4.,  5.,  8.])
>>> type(a)
<class 'numpy.ndarray'>

Здесь функция array принимает два аргумента: список для конвертации в массив и тип для каждого элемента. Ко всем элементам можно получить доступ и манипулировать ими также, как вы бы это делали с обычными списками:

>>> a[:2]
array([ 1.,  4.])
>>> a[3]
8.0
>>> a[0] = 5.
>>> a
array([ 5.,  4.,  5.,  8.])

Массивы могут быть и многомерными. В отличии от списков можно задавать команды в скобках. Вот пример двумерного массива (матрица):

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)
>>> a
array([[ 1.,  2.,  3.],
[ 4.,  5.,  6.]])
>>> a[0,0]
1.0
>>> a[0,1]
2.0

Array slicing работает с многомерными массивами аналогично, как и с одномерными, применяя каждый срез, как фильтр для установленного измерения. Используйте «:» в измерении для указывания использования всех элементов этого измерения:

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)
>>> a[1,:]
array([ 4.,  5.,  6.])
>>> a[:,2]
array([ 3.,  6.])
>>> a[-1:, -2:]
array([[ 5.,  6.]])

Метод shape возвращает количество строк и столбцов в матрице:

>>> a.shape
(2, 3)

Метод dtype возвращает тип переменных, хранящихся в массиве:

>>> a.dtype
dtype('float64')

Тут float64, это числовой тип данных в numpy, который используется для хранения вещественных чисел двойной точности. Так как же float в Python.

Метод len возвращает длину первого измерения (оси):

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)
>>> len(a)
2

Метод in используется для проверки на наличие элемента в массиве:

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)
>>> 2 in a
True
>>> 0 in a
False

Массивы можно переформировать при помощи метода, который задает новый многомерный массив. Следуя следующему примеру, мы переформатируем одномерный массив из десяти элементов во двумерный массив, состоящий из пяти строк и двух столбцов:

>>> a = np.array(range(10), float)
>>> a
array([ 0.,  1.,  2., 3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])
>>> a = a.reshape((5, 2))
>>> a
array([[ 0.,  1.],
[ 2.,  3.],
[ 4.,  5.],
[ 6.,  7.],
[ 8.,  9.]])
>>> a.shape
(5, 2)

Обратите внимание, метод reshape создает новый массив, а не модифицирует оригинальный.

Имейте ввиду, связывание имен в python работает и с массивами. Метод copy используется для создания копии существующего массива в памяти:

>>> a = np.array([1, 2, 3], float)
>>> b = a
>>> c =  a.copy()
>>> a[0] = 0
>>> a
array([0., 2., 3.])
>>> b
array([0., 2., 3.])
>>> c
array([1., 2., 3.])

Списки можно тоже создавать с массивов:

>>> a = np.array([1, 2, 3], float)
>>> a.tolist()
[1.0, 2.0, 3.0]
>>> list(a)
[1.0, 2.0, 3.0]

Можно также переконвертировать массив в бинарную строку (то есть, не human-readable форму). Используйте метод tostring для этого. Метод fromstring работает в для обратного преобразования. Эти операции иногда полезны для сохранения большого количества данных в файлах, которые могут быть считаны в будущем.

>>> a = array([1, 2, 3], float)
>>> s = a.tostring()
>>> s
'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08@'
>>> np.fromstring(s)
array([ 1.,  2.,  3.])

Заполнение массива одинаковым значением.

>>> a = array([1, 2, 3], float)
>>> a
array([ 1.,  2.,  3.])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([ 0.,  0.,  0.])

Транспонирование массивов также возможно, при этом создается новый массив:

>>> a = np.array(range(6), float).reshape((2, 3))
>>> a
array([[ 0.,  1.,  2.],
[ 3.,  4.,  5.]])
>>> a.transpose()
array([[ 0.,  3.],
[ 1.,  4.],
[ 2.,  5.]])

Многомерный массив можно переконвертировать в одномерный при помощи метода flatten:

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)
>>> a
array([[ 1.,  2.,  3.],
[ 4.,  5.,  6.]])
>>> a.flatten()
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.])

Два или больше массивов можно сконкатенировать при помощи метода concatenate:

>>> a = np.array([1,2], float)
>>> b = np.array([3,4,5,6], float)
>>> c = np.array([7,8,9], float)
>>> np.concatenate((a, b, c))
array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])

Если массив не одномерный, можно задать ось, по которой будет происходить соединение. По умолчанию (не задавая значения оси), соединение будет происходить по первому измерению:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]], float)
>>> b = np.array([[5, 6], [7,8]], float)
>>> np.concatenate((a,b))
array([[ 1.,  2.],
[ 3.,  4.],
[ 5.,  6.],
[ 7.,  8.]])
>>> np.concatenate((a,b), axis=0)
array([[ 1.,  2.],
[ 3.,  4.],
[ 5.,  6.],
[ 7.,  8.]])
>>>
np.concatenate((a,b), axis=1)
array([[ 1.,  2.,  5.,  6.],
[ 3.,  4.,  7.,  8.]])

В заключении, размерность массива может быть увеличена при использовании константы newaxis в квадратных скобках:

>>> a = np.array([1, 2, 3], float)
>>> a
array([1., 2., 3.])
>>> a[:,np.newaxis]
array([[ 1.],
[ 2.],
[ 3.]])
>>> a[:,np.newaxis].shape
(3,1)
>>> b[np.newaxis,:]
array([[ 1.,  2.,  3.]])
>>> b[np.newaxis,:].shape
(1,3)

Заметьте, тут каждый массив двумерный; созданный при помощи newaxis имеет размерность один. Метод newaxis подходит для удобного создания надлежаще-мерных массивов в векторной и матричной математике.

На этом у нас конец первой части перевода. Спасибо за внимание.

Использование PI в Python 2.7

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

Загрузка…

.

Создание физических проектов с Python на Raspberry Pi — Настоящий Python

Raspberry Pi — одна из ведущих физических вычислительных плат на рынке. От любителей, создающих проекты своими руками, до студентов, впервые обучающихся программированию, люди используют Raspberry Pi каждый день, чтобы взаимодействовать с окружающим миром. Python встроен в Raspberry Pi, так что вы можете воспользоваться своими навыками и начать создавать свои собственные проекты Raspberry Pi уже сегодня.

В этом руководстве вы научитесь:

• Установить новый Raspberry Pi
• Запуск Python на Raspberry Pi с помощью редактора Mu или удаленно через SSH
• Считывание входных данных с физических датчиков , подключенных к Raspberry Pi
• Отправка вывода на внешние компоненты с использованием Python
• Создавайте уникальные проекты с Python на Raspberry Pi

Приступим!

Знакомство с Raspberry Pi

Raspberry Pi — одноплатный компьютер, разработанный британской благотворительной организацией Raspberry Pi Foundation.Первоначально разработанный для предоставления молодым людям доступного компьютера для обучения программированию, он приобрел огромное количество поклонников в сообществах производителей и домашних мастеров благодаря своим компактным размерам, полной среде Linux и универсальному вводу-выводу ( GPIO ) булавки.

Благодаря всем функциям и возможностям, которые упакованы в эту небольшую плату, для Raspberry Pi нет недостатка в проектах и ​​вариантах использования.

Некоторые примеры проектов включают следующее:

Если вы можете представить себе проект, который выиграет от подключения к нему компьютера размером с кредитную карту, то, вероятно, кто-то использовал для этого Raspberry Pi.Raspberry Pi — это фантастический способ воплотить в жизнь ваши идеи проекта Python.

Обзор платы Raspberry Pi

Raspberry Pi поставляется в различных форм-факторах для различных случаев использования. В этом руководстве вы познакомитесь с самой последней версией Raspberry Pi 4.

Ниже представлена ​​компоновка платы Raspberry Pi 4. Хотя эта компоновка немного отличается от предыдущих моделей Raspberry Pi, большинство соединений такие же. Настройка, описанная в следующем разделе, должна быть одинаковой как для Raspberry Pi 3, так и для Raspberry Pi 4:

.

Плата Raspberry Pi 4 содержит следующие компоненты:

• Контакты ввода-вывода общего назначения: Эти контакты используются для подключения Raspberry Pi к электронным компонентам.

• Порт Ethernet: Этот порт подключает Raspberry Pi к проводной сети. Raspberry Pi также имеет встроенные Wi-Fi и Bluetooth для беспроводных подключений.

• Два порта USB 3.0 и два порта USB 2.0: Эти порты USB используются для подключения периферийных устройств, таких как клавиатура или мышь. Два черных порта — это USB 2.0, а два синих порта — это USB 3.0.

• Разъем AV: Этот разъем AV позволяет подключать

.

операторов Python

Операторы Python

Операторы используются для выполнения операций с переменными и значениями.

Python делит операторы на следующие группы:

• Арифметические операторы
• Операторы присвоения
• Операторы сравнения
• Логические операторы
• Операторы идентификации
• Операторы членства
• Побитовые операторы

Арифметические операторы Python

Арифметические операторы используются с числовыми значениями для выполнения общих математических операций:

Операторы присваивания Python

Операторы присваивания используются для присвоения значений переменным:

Операторы сравнения Python

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений:

Логические операторы Python

Для объединения условных операторов используются логические операторы:

Операторы идентификации Python

Операторы идентичности используются для сравнения объектов не в том случае, если они равны, а в том случае, если они на самом деле являются одним и тем же объектом с тем же местом в памяти:

Операторы членства Python

Операторы принадлежности используются для проверки того, представлена ​​ли последовательность в объекте:

Побитовые операторы Python

Побитовые операторы используются для сравнения (двоичных) чисел:

.

Руководств по программированию на Python

Введение — учебное пособие по Raspberry Pi

Добро пожаловать в серию о Raspberry Pi . Один из наиболее частых вопросов, которые я вижу о Raspberry Pi, — «Что мне с этим делать?»

Raspberry Pi — это полноценный мини-компьютер, способный делать все, что вы можете делать с компьютером. Он поставляется с 4 портами USB, HDMI, LAN, встроенной поддержкой Bluetooth / WiFi, 1 ГБ оперативной памяти, четырехъядерным процессором ARM 1,2 ГГц, 40 контактами GPIO (универсальный входной выход), аудио и композитным видеовыходом и т. Д.Вместо того, чтобы иметь много вариантов, вместо этого ваши варианты ошеломляюще велики!

Для некоторых примеров я лично использовал Raspberry Pis, чтобы:

Я также использовал Raspberry Pis в качестве домашних камер видеонаблюдения, устройств мониторинга серверов, дешевых безголовых машин (в основном выполняющих легкие скрипты 24/7 с низкой для меня стоимостью) … другие использовали их для медиацентров и даже для голосовых IoT-устройств. Возможности безграничны, но для начала нужно познакомиться!

Если у вас еще нет Raspberry Pi, вы можете купить его здесь, или во множестве других мест.

Помимо Raspberry Pi, может быть разумно, но не обязательно, получить чехол. Убедитесь, что, если у вас есть корпус, в нем есть отверстия для подключения контактов GPIO, иначе вы испортите все удовольствие. Вам также понадобится источник питания 1000mA + mini usb и как минимум карта micro SD на 8 ГБ, но я бы посоветовал карту micro SD на 16 ГБ или больше.

Вам также может понадобиться запасной монитор (HDMI), клавиатура и мышь, чтобы упростить задачу при первой настройке.В конечном итоге вы не сможете управлять своим Pi удаленно, поэтому вам не всегда нужны отдельные клавиатура, мышь и монитор. Если у вас нет монитора с входом HDMI, вы можете купить что-то вроде конвертера HDMI в DVI .

Предполагается, что вы собираетесь использовать Raspberry Pi 3 Model B. Если вы используете плату более старой версии, посмотрите, что вам может потребоваться изменить, например, старый Rasbperry Pis возьмет полноразмерный SD-карта, но для последней модели требуется карта micro SD.Кроме того, Raspberry Pi 3 Model B имеет встроенный Wi-Fi, а для более старых моделей потребуется ключ Wi-Fi.

Типичный список покупок Raspberry Pi, предполагающий, что у вас есть мышь, клавиатура и монитор HDMI, который вы можете временно использовать во время настройки:

1. Raspberry Pi — $ 37
2. 1000mA + блок питания mini usb — $ 10
3. Карта Micro SD 16 ГБ — 10 долларов США

На общую сумму 57 долларов и бесплатную доставку, по крайней мере, на Amazon.Вы также можете найти комплекты, в которых есть все, что вам может понадобиться, и, возможно, еще несколько вкусностей по аналогичной цене, например, , этот стартовый набор Raspberry Pi 3 .

Наконец, ТОЛЬКО если у вас нет устройства чтения карт SD на вашем компьютере, вы можете купить устройство чтения карт SD USB менее чем за 10 долларов.

Кроме того, если вы планируете присоединиться к нам на начальных уроках по GPIO (контакты ввода-вывода общего назначения), вы также захотите взять:

1. 10 x Перемычки между мужчинами и женщинами (вам следует подумать о том, чтобы просто купить их несколько, чтобы у вас их было много в будущем).
2. 1 x Макетная плата (Вы также можете захотеть их кратные)
3. 3 x Светодиодный свет (… больше не помешало бы)
4. ~ 6 резисторов (от 300 до 1 кОм). Вам понадобится как минимум 1 кОм и 2 кОм для датчика расстояния, затем сопротивление ~ 300-1 кОм на светодиодную лампу. Вам, вероятно, стоит просто купить комплект, он супер дешевый.
5. 1 x Ультразвуковой датчик расстояния HC-SR04 (… вы знаете, что я собираюсь сказать … подумайте, может быть, о нескольких.)
6. 1 x Модуль камеры Raspberry Pi .Вам нужен только один из них!

Для перемычек, макета и светодиодов вы также можете просто купить комплект, например: , этот стартовый комплект GPIO .

В этой серии будут и другие части, но мы вернемся к ним позже.

Предполагая, что у вас есть плата и SD-карта, вы готовы продолжить. Будучи полноценным компьютером, Raspberry Pi использует операционную систему. Хотя вы можете запускать без головы (из командной строки, без рабочего стола), вы также можете иметь рабочий стол с графическим интерфейсом пользователя, если хотите.Есть довольно много вариантов для операционных систем Raspberry Pi, но большинство людей выбирают Raspbian, операционную систему на основе Debian, оптимизированную специально для Raspberry pi. Эта операционная система также, скорее всего, будет поддерживать другие пакеты, с которыми вы, возможно, уже знакомы по другим дистрибутивам Linux, поэтому она является хорошей стартовой ОС.

Есть также несколько способов установить и использовать операционную систему на Raspberry Pi. Самый удобный способ — использовать установщик NOOBS (New Out of Box Software).Если вам достаточно удобно, вы можете просто загрузить ISO операционной системы, отформатировать SD-карту, смонтировать ISO и загрузить Pi. Если для вас это звучит как тарабарщина, следуйте инструкциям по установке NOOBS.

Пока мы работаем с SD-картой, давайте продолжим и загрузим NOOBS , который составляет чуть более 1 ГБ.

Сначала мы должны отформатировать SD-карту. Если вы работаете в Windows, вы можете использовать SD Formatter . Пользователи Mac также могут использовать SD Formatter, но у них есть встроенный форматтер, а пользователи Linux могут использовать GParted.В любом случае вам необходимо отформатировать SD-карту, не выполняйте «быстрое форматирование» и убедитесь, что у вас включена опция «изменить размер». Использование SDFormatter в Windows и выбор вариантов:

Это должно быть само собой разумеющимся, но убедитесь, что вы форматируете правильный диск. Это отформатирует любую флешку в алфавитном порядке. Если вы что-то уже подключили, например, ваш любимый USB-накопитель, и забыли о нем, это, вероятно, будет выбором по умолчанию для форматирования, и тогда вы потратите весь день, пытаясь восстановить свои данные, вместо того, чтобы наслаждаться игрой с Raspberry Число Пи.

Как только вы закончите, отлично. Теперь, если вы скачали пакет NOOBS, давайте продолжим и извлечем его. Теперь мы хотим скопировать все содержимое NOOBS на нашу SD-карту. Не перетаскивайте каталог, а содержимое:

Пока это переносится, давайте поговорим о некоторых вещах на самой плате Raspberry Pi:

Контакты GPIO (вход / выход общего назначения) подчеркнуты синим цветом. Мы можем использовать их для управления периферийными устройствами, такими как двигатели, сервоприводы и т. Д.Обведенный красным кружок — это вход питания micro USB для платы. Оранжевым цветом обозначен выходной порт HDMI. Желтый — это место, где вы можете подключить модуль камеры Raspberry Pi. В сером кружке обозначены порты USB. Очевидно, это еще не все, но это основные моменты, на которые следует обратить внимание.

После того, как все будет перенесено на карту micro SD, вы можете поместить ее в Raspberry Pi. Слот находится на нижней стороне платы, здесь обведен желтым кружком:

После подключения SD-карты подключите клавиатуру, мышь и кабель HDMI к монитору.Наконец, подключите питание, и Raspberry Pi запустится. После полной загрузки вы должны попасть на следующий экран:

Теперь вы можете выбрать операционную систему. В моем случае единственный вариант — Raspbian, поэтому я поставлю этот флажок, а затем нажму «установить».

Отпустите процесс, это займет некоторое время, примерно 20-30 минут.

Как только это будет сделано, нажмите ОК, и устройство должно перезагрузиться на рабочий стол. Находясь на рабочем столе, подождите, пока запустится Wi-Fi, и найдите доступные подключения.Если возможно, подключитесь к своей сети Wi-Fi. Вы также можете подключиться напрямую с помощью кабеля Ethernet, если у вас нет Wi-Fi. Вы также можете просто продолжать напрямую взаимодействовать с Raspberry Pi с подключенными к нему мышью и клавиатурой, если хотите, но я предпочитаю получать к нему доступ удаленно.

Сможете угадать, какая сеть моя ?!

Хорошо, как только мы подключимся к нашей сети, мы действительно хотим взаимодействовать с Pi. Во-первых, мы хотим обновить. Откройте терминал, щелкнув правой кнопкой мыши на рабочем столе и открыв терминал таким образом, или выполнив команду control + alt + t .Теперь в терминале выполните:
$ sudo apt-get update
, а затем
$ sudo apt-get upgrade
Вы не вводите знак $ , он должен обозначать, когда вы что-то печатаете в командной строке. Обновление может занять минуту. Пока мы ждем, ваши учетные данные Raspberry Pi по умолчанию: имя пользователя: pi пароль: raspberry . По какой-то причине обновление apt-get для меня длилось до абсурда. Вы должны быть подключены к своей сети и иметь доступ в Интернет, поэтому убедитесь, что у вас есть эти вещи, прежде чем делать это, но у меня все еще были проблемы.Я смог решить это, выполнив:

$ sudo nano /etc/apt/sources.list

Затем замените все здесь на:

 deb http://archive.raspbian.org/raspbian jessie main contrib non-free
deb-src http://archive.raspbian.org/raspbian jessie main contrib non-free 

control + x , y , введите

$ sudo apt-get dist-upgrade

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

Для экономии места вы также можете сделать: $ sudo apt-get purge wolfram-engine , а затем $ sudo apt-get autoremove .Одно это освободило для меня почти 700 МБ места.

На этом мы закончим первую часть этой серии руководств. В следующем руководстве мы расскажем, как получить удаленный доступ к Raspberry Pi.

Следующий учебник: удаленный доступ с помощью Raspberry Pi учебник

.