Tablice to kontenery przechowuj膮ce wiele element贸w tego samego typu, uporz膮dkowane w okre艣lonej kolejno艣ci. Ka偶dy element w tablicy mo偶na identyfikowa膰 za pomoc膮 jego indeksu, przy czym indeksy zaczynaj膮 si臋 od zera. Tablice s膮 fundamentalnym elementem j臋zyka C++, umo偶liwiaj膮cym przechowywanie i zar...
P臋tle to kluczowe konstrukcje w programowaniu, kt贸re pozwalaj膮 na wielokrotne wykonanie okre艣lonego fragmentu kodu. Istniej膮 r贸偶ne typy p臋tli: for, while oraz do-while...
Przeci膮偶anie (ang. overloading) to mechanizm programistyczny umo偶liwiaj膮cy definiowanie wielu funkcji lub operator贸w o tej samej nazwie, ale r贸偶ni膮cych si臋 sygnatur膮, czyli list膮 parametr贸w i ich typami. Dzi臋ki temu kompilator potrafi wybra膰 odpowiedni膮 wersj臋 funkcji lub operatora na podstawie kont...
STL to biblioteka szablon贸w w j臋zyku C++, kt贸ra dostarcza gotowych do u偶ycia implementacji wielu funkcji, algorytm贸w i struktur danych. Najwa偶niejsze komponenty biblioteki STL to...
W j臋zyku programowania, zmienna to identyfikator reprezentuj膮cy okre艣lony obszar pami臋ci, w kt贸rym przechowywane s膮 dane. Ka偶da zmienna ma przypisany konkretny typ danych, kt贸ry informuje komputer o rodzaju i zakresie informacji przechowywanej w zmiennej. Typ danych okre艣la tak偶e operacje, jakie mo偶...
Funkcje lambda, wprowadzone w standardzie C++11, stanowi膮 jedno z najbardziej prze艂omowych rozszerze艅 j臋zyka, umo偶liwiaj膮c tworzenie funkcji anonimowych bezpo艣rednio w miejscu ich u偶ycia. Pozwalaj膮 one na definiowanie funkcji w spos贸b zwi臋z艂y i elastyczny, co znacz膮co u艂atwia programowanie funkcyjne...
NumPy offers a suite of functions designed for searching within, filtering, and sorting arrays. These capabilities are indispensable when managing and preprocessing datasets, particularly large ones. This guide will cover the essential functions and provide detailed explanations and practical exampl...
NumPy's random module is a powerful tool for generating random numbers from various distributions. Whether you are simulating data, implementing algorithms that require randomness, or performing statistical analysis, NumPy's random module has extensive capabilities to suit your needs...
W wi臋kszych aplikacjach, zw艂aszcza tych uruchamianych w 艣rodowiskach produkcyjnych lub dzia艂aj膮cych przez d艂ugi czas, kluczowe znaczenie ma logowanie. Monitorowanie aplikacji za pomoc膮 log贸w pozwala na analiz臋 jej dzia艂ania, identyfikacj臋 b艂臋d贸w, przewidywanie potencjalnych problem贸w oraz ocen臋 wyda...
Iteratory to fundamentalny koncept w j臋zyku Python, szczeg贸lnie w kontek艣cie p臋tli i struktur iterowalnych, takich jak listy, krotki czy zbiory. Python traktuje iteratory jako narz臋dzie do sukcesywnego uzyskiwania kolejnych element贸w z kolekcji danych w spos贸b zorganizowany, z mo偶liwo艣ci膮 zatrzymani...
Programowanie asynchroniczne to paradygmat, kt贸ry umo偶liwia wykonywanie operacji w spos贸b nieblokuj膮cy, pozwalaj膮c na r贸wnoczesne przetwarzanie wielu zada艅 w ramach jednego w膮tku. W przeciwie艅stwie do tradycyjnego programowania synchronicznego, gdzie operacje s膮 wykonywane sekwencyjnie i ka偶da musi ...
Liczby losowe odgrywaj膮 kluczow膮 rol臋 w wielu obszarach nauki, technologii i przemys艂u, takich jak symulacje komputerowe, gry, analiza statystyczna, uczenie maszynowe, a tak偶e w badaniach fizycznych i matematycznych. W Pythonie za generowanie liczb losowych odpowiada modu艂 random, kt贸ry zapewnia sze...
艢rodowisko wirtualne to mechanizm, kt贸ry pozwala na tworzenie odizolowanych przestrzeni dla r贸偶nych projekt贸w Pythona. Zapewnia to, 偶e ka偶dy projekt mo偶e mie膰 w艂asne zale偶no艣ci, niezale偶nie od innych projekt贸w. Dzi臋ki temu mo偶emy unika膰 potencjalnych konflikt贸w zwi膮zanych z r贸偶nymi wersjami bibliote...
Arrays in NumPy, as in many programming languages, are 0-indexed. This means that the first element is accessed with the index 0, the second with 1, and so on. Indexing and slicing are vital operations to retrieve or alter specific elements or sections of an array...
A vector is a mathematical object with both magnitude and direction, essential in linear algebra and calculus. In computer science, vectors are used for various operations in data analysis, machine learning, and scientific computing. This guide explores vectors in the context of NumPy, providing def...
NumPy, an abbreviation for Numerical Python, offers a powerful array object named ndarray. This object is a multi-dimensional array providing high-speed operations without the need for Python loops. In this guide, we will walk through various methods for creating NumPy arrays, from basic to advanced...
In the realm of data manipulation, one of the most common tasks is adjusting the shape or dimensionality of arrays or matrices. Understanding how reshaping works is essential for effective data preprocessing, especially when working with multidimensional data. This guide will explore various techniq...
Testy w kontek艣cie in偶ynierii oprogramowania odnosz膮 si臋 do procesu weryfikacji i walidacji kodu, aby zapewni膰, 偶e dzia艂a on zgodnie z oczekiwaniami i spe艂nia okre艣lone wymagania. Testy pomagaj膮 w wykrywaniu b艂臋d贸w i niesp贸jno艣ci, kt贸re mog膮 prowadzi膰 do nieprawid艂owego dzia艂ania oprogramowania...
Programowanie obiektowe (ang. Object-Oriented Programming, OOP) to paradygmat programowania, kt贸ry opiera si臋 na koncepcji "obiekt贸w". Obiekty s膮 instancjami klas, kt贸re 艂膮cz膮 dane (atrybuty) i funkcje (metody) w jedn膮 jednostk臋. Klasy i obiekty s膮 podstawowymi elementami tego paradygmatu i przynosz...
Mamy do dyspozycji kilka r贸偶nych sposob贸w przechowywania danych, kt贸re nazywamy strukturami danych. S膮 to narz臋dzia, dzi臋ki kt贸rym mo偶emy zbiera膰 i przechowywa膰 du偶e ilo艣ci danych w spos贸b uporz膮dkowany, co znacz膮co u艂atwia prac臋 z tymi danymi...
Funkcje s膮 blokami instrukcji zamkni臋tymi pod jedn膮 nazw膮 i pozwalaj膮cymi na kontrolowanie z zewn膮trz poprzez przekazywanie argument贸w. Definicja funkcji polega na okre艣leniu, kt贸re instrukcje nale偶膮 do cia艂a funkcji, ile argument贸w oczekuje funkcja oraz jak膮 nazw膮 b臋dzie ona wywo艂ywana w innych mie...
Enum (od angielskiego s艂owa "enumerate" - numerowa膰) to specjalny typ danych w Pythonie, kt贸ry pozwala na definiowanie uporz膮dkowanych zestaw贸w nazwanych warto艣ci. Warto艣ci te s膮 unikalne i niemodyfikowalne, co czyni je idealnymi do reprezentowania sta艂ych w kodzie...
Testy jednostkowe stanowi膮 kluczowy element w procesie wytwarzania oprogramowania, maj膮c na celu weryfikacj臋 indywidualnych fragment贸w kodu (zazwyczaj funkcji lub metod). Pozwalaj膮 programi艣cie mie膰 pewno艣膰, 偶e napisane przez niego komponenty dzia艂aj膮 zgodnie z oczekiwaniami oraz pomagaj膮 w identyfi...
Time series forecasting is a technique used to predict future values based on historical data. It is widely used in various fields, such as finance, economics, and meteorology. In this section, we will discuss the basics of time series forecasting...
A discrete random variable X follows a binomial distribution if it represents the number of successes in a fixed number of Bernoulli trials with the same probability of success. The binomial distribution is denoted as $X \sim \text{Binomial}(n, p)$, where n is the number of trials and p is the proba...
A discrete random variable X follows a geometric distribution if it represents the number of trials needed to get the first success in a sequence of Bernoulli trials. The geometric distribution is denoted as $X \sim \text{Geometric}(p)$, where p is the probability of success on each trial...
A discrete random variable X follows a negative binomial distribution if it represents the number of trials required to achieve a specified number of successes in a sequence of independent Bernoulli trials. The negative binomial distribution is often denoted as $X \sim \text{NegBinomial}(r, p)$, whe...
A discrete random variable X follows a Poisson distribution if the events occur independently and at a constant average rate. The Poisson distribution is denoted as $X \sim \text{Poisson}(\lambda)$, where $\lambda$ is the average rate (or mean) of events occurring in a given interval...
The Student's t-distribution, or simply t-distribution, is a continuous probability distribution that arises when estimating the mean of a normally distributed population in situations where the sample size is small and the population standard deviation is unknown. The t-distribution is denoted as ...
The F-distribution, also known as the Fisher-Snedecor distribution, is a continuous probability distribution that arises in hypothesis testing when comparing the variances of two normally distributed populations. The F-distribution is denoted as $X \sim F(d_1, d_2)$, where $d_1$ and $d_2$ are the de...
The exponential distribution is a continuous probability distribution that models the time between events in a Poisson point process. The exponential distribution is denoted as $X \sim \text{Exp}(\lambda)$, where $\lambda$ is the rate parameter...
A chi-square distribution is a continuous probability distribution of the sum of the squares of k independent standard normal random variables. The chi-square distribution is denoted as $X \sim \chi^2(k)$, where k is the number of degrees of freedom...
A continuous random variable X follows a gamma distribution if it is used to model the time until an event occurs a specific number of times. The gamma distribution is a two-parameter family of continuous probability distributions and is often denoted as $X \sim \text{Gamma}(\alpha, \beta)$, where ...
A continuous random variable X follows a uniform distribution over an interval [a, b] if it has a constant probability density over that interval. The uniform distribution is denoted as $X \sim \text{Uniform}(a, b)$...
A continuous random variable X follows a beta distribution if it is used to model the behavior of random variables that are constrained to intervals of finite length, often [0,1]. The beta distribution is characterized by two shape parameters, $\alpha$ and $\beta$, and is denoted as $X \sim \text{Be...