📚 آموزش الگوریتمی برای حل مسائل پیچیده ریاضی در پایتون 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتم‌ها رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه‌ی math و numpy استفاده می‌کنیم.

نصب numpy
برای نصب numpy از دستور زیر استفاده کنید:

pip install numpy

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیاده‌سازی می‌کنیم.

حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن

import numpy as np

def gaussian_elimination(A, b):
    n = len(b)
    M = A

    for i in range(n):
        M[i] = M[i] / M[i, i]
        b[i] = b[i] / M[i, i]
        for j in range(i + 1, n):
            ratio = M[j, i]
            M[j] = M[j] - ratio * M[i]
            b[j] = b[j] - ratio * b[i]

    x = np.zeros(n)
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        x[i] = b[i] - np.dot(M[i, i + 1:], x[i + 1:])
    return x

3. تست الگوریتم 📈
حالا که الگوریتم رو پیاده‌سازی کردیم، می‌تونیم اون رو تست کنیم.

تعریف ماتریس A و بردار b

A = np.array([[2, 1, -1],
              [-3, -1, 2],
              [-2, 1, 2]], dtype=float)

b = np.array([8, -11, -3], dtype=float)

solution = gaussian_elimination(A, b)
print("راه‌حل معادلات:")
print(solution)

4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅

مزایا:
1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد.
2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روش‌های دیگر برای حل سیستم‌های خطی سریع‌تر عمل می‌کند.
3. سادگی پیاده‌سازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیاده‌سازی آن پیچیدگی زیادی ندارد.

کاربردها:
1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستم‌های خطی نیاز دارند، استفاده می‌شود.
2. بهینه‌سازی: در بسیاری از مسائل بهینه‌سازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد.
3. مدل‌سازی مالی: در تحلیل‌های مالی و اقتصادی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی از این الگوریتم استفاده می‌شود.
https://t.iss.one/programming_python_90

https://t.iss.one/programmingpythons

اونایی که میگن نه کامنت بزارن چرا؟

📚 آموزش ساخت سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚

سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه مکان‌یابی رو بفهمند بسیار مناسب هست.

1. تنظیمات اولیه 🛠️
ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم.

import math

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋
برای پیاده‌سازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم:

محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # شعاع زمین به کیلومتر
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍
فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و می‌خواهیم فاصله بین آن‌ها را محاسبه کنیم.

locations = {
    "location1": (35.6892, 51.3890),  # تهران
    "location2": (34.0522, -118.2437),  # لس‌آنجلس
    "location3": (48.8566, 2.3522)  # پاریس
}

def calculate_distances(locations):
    distances = {}
    keys = list(locations.keys())
    for i in range(len(keys)):
        for j in range(i + 1, len(keys)):
            loc1, loc2 = keys[i], keys[j]
            lat1, lon1 = locations[loc1]
            lat2, lon2 = locations[loc2]
            distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
            distances[(loc1, loc2)] = distance
    return distances

distances = calculate_distances(locations)
for loc_pair, dist in distances.items():
    print(f"فاصله بین {loc_pair[0]} و {loc_pair[1]}: {dist:.2f} کیلومتر")

#Python #library

نظرسنجی تا شب

اول اخبار پایتونی

📌 متد Template چیست؟

💬 در 3 درصد از مصاحبه ها پرسیده شده است

الگوی روش الگو یک الگوی طراحی رفتاری است که اسکلت یک الگوریتم را در یک روش تعریف می‌کند و مراحلی را به زیر کلاس‌ها واگذار می‌کند. زیر کلاس ها می توانند این مراحل را بدون تغییر ساختار الگوریتم لغو کنند.

🤔 چرا این الگو مورد نیاز است؟

1️⃣ استفاده مجدد از کد : امکان استفاده مجدد از یک الگوریتم رایج را فراهم می کند تا از تکرار کد جلوگیری شود.

2️⃣ کنترل بر ساختار الگوریتم : کنترلی بر ساختار اصلی الگوریتم فراهم می‌کند و اجازه می‌دهد فقط مراحل خاصی تغییر کند.

3️⃣ کپسوله‌سازی قسمت‌های تغییرناپذیر الگوریتم : به شما امکان می‌دهد قسمت‌هایی از الگوریتم را که نباید تغییر کنند، کپسوله کنید و فقط مراحل لازم را قابل تغییر کنید.

🤔 این الگو چگونه کار می کند؟

این الگو شامل اجزای زیر است:

➕ کلاس Abstract : یک متد الگو را تعریف می‌کند که اسکلت الگوریتم را پیاده‌سازی می‌کند، و روش‌های انتزاعی را برای مراحلی که باید در زیر کلاس‌ها پیاده‌سازی شوند، تعریف می‌کند.

➕ زیر کلاس های مشخص : روش های انتزاعی را برای مراحل خاص الگوریتم پیاده سازی کنید.

از abc import ABC، روش انتزاعی

# کلاس انتزاعی با متد قالب
کلاس نوشیدنی (ABC):

def ready_recipe(self):
self.boil_water()
self.brew()
self.pour_in_cup()
self.add_condiments()

def boil_water(self):
چاپ ("آب جوش")

def pour_in_cup(self):
چاپ ("ریختن در فنجان")

@abstractmethod
def brew (خود):
عبور کند

@abstractmethod
def add_condiments(self):
عبور کند

# زیرگروه خاص برای قهوه
کلاس قهوه (نوشیدنی):
def brew (خود):
چاپ ("چکیدن قهوه از طریق فیلتر")

def add_condiments(self):
چاپ ("افزودن شکر و شیر")

# زیر کلاس خاص برای چای
کلاس چای (نوشیدنی):
def brew (خود):
چاپ ("خیساندن چای")

def add_condiments(self):
چاپ ("افزودن لیمو")

# کد مشتری
def ready_beverage(نوشیدنی: نوشیدنی):
beverage.prepare_recipe()

قهوه = قهوه ()
چای = چای ()

چاپ ("تهیه قهوه:")
آماده_نوشیدنی (قهوه)

print("\nتهیه چای:")
آماده_نوشیدنی (چای)

🤔 مزایا:

1️⃣ استفاده مجدد از کد : با ارائه یک الگوریتم مشترک با مراحل متغیر، از تکرار کد جلوگیری می کند.

2️⃣ تغییر کپسوله سازی : بخش های قابل تغییر یک الگوریتم را به زیر کلاس ها جدا می کند.

3️⃣ کنترل ساختار الگوریتم : کنترل دقیقی بر ساختار زیربنایی الگوریتم ارائه می دهد.

🤔 ایرادات:

1️⃣ انعطاف پذیری محدود : اگر یک روش الگو نیاز به تغییر داشته باشد، ممکن است همه زیر کلاس ها نیاز به تغییر داشته باشند.

2️⃣ پیچیده کردن ساختار کد : می تواند منجر به ایجاد تعداد زیادی زیر کلاس برای اجرای مراحل مختلف الگوریتم شود.

🤔 چه زمانی از این الگو استفاده کنیم؟

➕ زمانی که می خواهید از یک الگوریتم در چندین زیر کلاس با تفاوت در مراحل جداگانه استفاده کنید.

➕ زمانی که لازم است از تکرار کد با کپسوله کردن بخش های قابل تغییر الگوریتم جلوگیری شود.

➕ هنگامی که شما نیاز به کنترل ساختار الگوریتم دارید، توانایی تغییر تنها مراحل جداگانه آن را فراهم می کند.

الگوی روش الگو ابزاری قدرتمند برای سازماندهی کد و دستکاری الگوریتم‌ها است که توانایی تغییر تک تک مراحل یک الگوریتم را بدون تغییر ساختار زیربنایی آن فراهم می‌کند.

🔥 سوالات برتر از SOBES

🔒 بانک اطلاعات تامین اجتماعی |🔒 پایگاه داده تست X

🔰متد map در جاوا اسکریپت:


متد map در جاوا اسکریپت یکی از متدهای آرایه است که به شما این امکان را می‌دهد تا یک تابع را بر روی هر عنصر از آرایه اعمال کرده و یک آرایه جدید با نتایج آن تابع بسازید. این متد، آرایه اصلی را تغییر نمی‌دهد و یک آرایه جدید برمی‌گرداند.

🌀سینتکس:

let newArray = array.map(callback(currentValue, index, array), thisArg);

🌀مثال:
فرض کنید که ما یک آرایه از اعداد داریم و می‌خواهیم هر عدد را دو برابر کنیم:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];

const doubled = numbers.map(function(num) {
    return num * 2;
});

console.log(doubled); // [2, 4, 6, 8, 10]

🌀استفاده از Arrow Function
می‌توانیم از Arrow Function برای نوشتن کد کوتاه‌تر استفاده کنیم:

const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];

const doubled = numbers.map(num => num * 2);

console.log(doubled); // [2, 4, 6, 8, 10]
#جاوا_اسکریپت 

#map


با حمایت خودتون انرژی بدید ♥️

#library
#Pyxel

کتابخانه Pyxel 🎮

Pyxel کتابخانه ای برای ایجاد بازی های رترو با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است. این برای توسعه دهندگانی ایده آل است که می خواهند در دنیای بازی های 8 بیتی غوطه ور شوند و در عین حال پروژه های خود را با حداقل تلاش ایجاد کنند. 🕹

استفاده آسان 🧩

یکی از مزایای اصلی Pyxel سهولت استفاده از آن است. این یک رابط بصری و حداقل مجموعه ای از عملکردهای لازم برای ایجاد بازی ها را فراهم می کند. این به شما این امکان را می دهد که بر روی فرآیند خلاقانه تمرکز کنید بدون اینکه حواس شما با جزئیات پیچیده فنی پرت شود. ✨

ابزار توکار 🎨🎵

Pyxel دارای مجموعه ای از ابزارهای داخلی است که توسعه بازی را آسان تر می کند. از جمله: یک ویرایشگر sprite، یک ویرایشگر صدا و یک ویرایشگر نقشه.

کراس پلتفرم 🌍

یکی دیگر از مزایای مهم Pyxel کراس پلتفرم بودن آن است. این کتابخانه از ویندوز، macOS و لینوکس پشتیبانی می‌کند و به شما امکان می‌دهد بازی‌ها را در هر یک از این پلتفرم‌ها توسعه دهید. 💻

🔥 خداحافظی با غم از دست دادن اطلاعات...!

📰تو این پست، میخوام بهتون نحوه استفاده از برنامه DiskDrill رو آموزش بدم ؛ ابزاری که تو سه سوت تمام اطلاعات حذف شده فلش یا هاردتون رو ریکاوری می‌کنه ؛)

⌨چه چیزی DiskDrill رو از سایر نرم‌افزارهای بازیابی متمایز می‌کنه؟

• قابلیت بازیابی طیف گسترده‌ای از فایل‌ها
• رابط کاربری ساده و آسان
• سرعت بسیار بالا
• نسخه رایگان

+ برای استفاده ازش هم هیییچ کاری نمیخاد بکنی ؛ فقط کافیه بعد از اجرای برنامه از منوی اصلی اون درایوری که اطلاعاتش حذف شدرو انتخاب کنی و روی search for all data ضربه بزنید ؛ کار تمومه

#ریکاوری_اطلاعات
https://t.iss.one/programming_python_90

فرصت برنامه‌نویس شدن رو از خودت نگیر!

کانال آموزشی پایتون

آموزش رایگان پایتون _ هوش مصنوعی_ فناوری اطلاعات و ارتباطات _ شبکه های ارتباطی

تنها در کانال زیر
https://t.iss.one/programming_python_90

با GPT-4o، توی چند ثانیه از تصویر بازی بسازید!

▪️توی این ویدیو میبینین که چجوری با یه اسکرین شات از بازی Breakout، و درخواست کد پایتون اون از Chat-GPT4o، کاربر میتونه کد رو اجرا کنه و یه بازی رو خودش درست کنه!
https://t.iss.one/programming_python_90