Клас ArrayDeque (Java)

ArrayDeque (читається як еррейдек) – це клас який забезпечує двосторонню чергу. Іншими словами - це автоматично зростаючий масив, що дозволяє нам додавати або видаляти елементи з обох боків черги. ArrayDeque може бути використано як стек (LIFO, останній ввійшов - перший вийшов) або ж як черга (FIFO, перший ввійшов - перший вийшов).

ArrayDeque не може містити в якості елемента null.

Клас ArrayDeque швидший за клас Stack, якщо використовувати його в якості стеку і швидший за LinkedList, якщо використовувати в якості черги.

ArrayDeque розширює клас AbstractCollection та реалізує інтерфейси Deque, Cloneable, Serializable. Таким чином ми можемо використовувати для роботи з даним класом, як методи інтерфейсу Deque (який розширює інтерфейс Queue) так і методи інтерфейсу Collection.

Якщо використовується ітератор, то він буде викидати виняток ConcurrentModificationException, якщо вміст ArrayDeque був модифікований після створення ітератора. Таким чином ітератор необхідно з обережністю використовувати з ArrayDeque.

Як зберегти dataframe у csv файл (python)

CSV (від англ. comma-separated values 'значення, розділені комою', іноді character-separated values 'значення, розділені символом') — файловий формат для представлення табличних даних, у якому поля відокремлюються символом коми (або крапкою з комою) та переходу на новий рядок. Поля, що містять коми, декілька рядків, або лапки (позначаються подвійними лапками), мають обмежуватися з обох боків лапками. CSV формат простий та зручний для програмної обробки, тому його часто використовують для збереження різноманітнийх табличних даних з метою подальшої обробки їх різноманітними програмами. Практично усі сучасні мови, які займаються обробкою даних, мають зручні функції для читання даних у даному форматі.

Для збереження DataFrame у csv файл у Python використовується метод(функція) to_csv() класу pandas.DataFrame. Наприклад так:

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Years": [1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1997],
    "Price1": [1, 5, 6, 10, 8, 9, 2],
    "Price2": [5, 6, 7, 8, 9, 15, 12],
    })
df.to_csv(r"C:\data\report_df.csv", index=False, sep=";")

r спереду адресу означає, що не потрібно враховувати службові символи у рядку шляху. Без r у windows шлях прийшлось би писати через дві косі риски, так:

df.to_csv("C:\\data\\report_df2.csv", index=False, sep=";")

Найбільш корисні аргументи методу to_csv наведено в таблиці.

Сценарій	Аргумент	Приклад
Змінити розділювач по замовчуванню	sep	df.to_csv(…, sep=';')
Записати без індексів	index	df.to_csv(…, index=False)
Записати без заголовків	header	df.to_csv(…, header=False)
Записати підмножину стовпчиків	columns	df.to_csv(…, columns=['x', 'y'])
Кодування формату файлу	encoding	df.to_csv(…, encodings='utf-8')
Стиснути   CSV	compression	df.to_csv(…, compression='gzip')
Задати формат часу	date_format	df.to_csv(…, date_format='%d/%m%Y')
Зберегти NaNs as "N/A"	na_rep	df.to_csv(…, na_rep='N/A')

Клас PriorityQueue (Java)

PriorityQueue дозволяє реалізувати чергу на основі пріоритету. Така черга може бути корисна, наприклад, у разі необхідності обслуговування клієнтів згідно пріоритету. При зберіганні чисел в пріоритетній черзі, така черга гарантує, що першим елементом завжди буде найменший елемент. При цьому не гарантується ніякий стабільний послідовний порядок збереження елементів. Після додавання або видалення елементу з пріоритетної черги, порядок зберігання елементів в цій черзі змінюється таким чином, що в голові черги опиняється найменший елемент згідно його природнього порядку або згідно заданого компаратора.

PriorityQueue має наступні конструктори:

Інтерактивна карта поширення коронавірусу

Знайшов плагін для створення оновлюваної статистики по коронавірусу. Ось результат:

Статистика поширення коронавірусу. Постійно оновлювана карта.

Покращені коментарі під статтями Blogger (Blogspot)

Стандартне здійснення коментарів в даний час на Blogger доволі незручне. Це можна покращити за допомогою плагіна від disqus.com. Встановлення доволі просте і показане на наступному відео.

Математичні формули на Blogger (LaTeX)

Якщо на блозі необхідне відображення формул, то можна або додавати формули рисунками або ж залучити підтримку LaTeX до свого блогу. Для цього необхідно додати відповідний скрипт до нашого блогу.

Спосіб один, додаємо в режимі редагування HTML (Тема/Редагувати HTML) в середині тегу head наступні рядки:

<script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js">
MathJax.Hub.Config({
 extensions: ["tex2jax.js","TeX/AMSmath.js","TeX/AMSsymbols.js"],
 jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"],
 tex2jax: {
     inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ],
     displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ],
 },
 "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] }
});
</script> 

Далі можемо використовувати наші формули написані у форматі LaTex:

x=x^{2}+\frac{a}{b}

Формулу необхідно оточити знаками долара і вуаля: $x=x^{2}+\frac{a}{b}$

Інший спосіб використати рішення від latex.codecogs.com. В даному випадку код з адресою скрипта додаємо у HTML/JavaScript гаджет, що наявний у блозі на платформі blogger(blogspot):

<script type="text/javascript" src="http://latex.codecogs.com/latexit.php?p&li&div></script>

При використанні цього рішення формули необхідно додатково розмістити в теги абзацу або списку: <p>...</p> та <li>...</li>.

Крім того, для тих хто не хоче особливо заморочуватися з синтаксисом LaTeX на даному сайті є відповідний графічний редактор формул, який сформатує нам формулу у форматі LaTeX: www.codecogs.com/latex/eqneditor.php

Перше рішення мені більше сподобалось, оскільки код від latex.codecs.com викликав деякі проблеми із відображенням одного з моїх лічильників на блозі.

Multiple Subplots (python)

Будувати множинні графіки в python можна різними способами. При побудові графіків з використанням бібліотеки Matplotlib існує два стилі, які часто комбінуються. Один це стиль matlab, який реалізовується за допомогою функцій у модулі pyplot. Інший стиль - це об'єктно- орієнтований стиль, який мені особисто більше подобається (мабуть Java дається взнаки). В об'єктно орієнтованому стилі ви маєте фігуру - що представляє собою весь графік і підграфіки(subplots), що предсталяються об'єктами Axes. Взявши потрібний об'єкт Axes ми отримуємо можливість маніпулювати нашим підграфіком.

Один із способів це зробити використати метод(функцію) sublots():

#будуємо графік 2х2 (4 підграфіки)
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)

Можна також так:

fig, axs = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
axs[0, 0].plot(x) # працюємо з координатами підграфіків

sharex=True, sharey=True - означає, що у нас будуть для всіх графіків спільні осі Х та Y. Якщо хочемо для кожного графіка свої осі, то не задаємо ці параметри.

Таким чином можемо побудувати наші графіки: