Питон жгут из бисера схема


Жгут из бисера "Змея". Мастер-класс и схемы плетения

Всё новое это хорошо забытое старое.  Данная пословица актуальна и в наше время, потому что в моду вернулись изделия ручной работы, но слегка видоизмененной, усложненной формы и конструкции. Хорошо знакомые браслетики из бисера превратились в настоящие элементы женского гардероба – жгуты из бисера. Данная статья актуальна не только для поклонников бисероплетения, но и для начинающих. Узнаем, как делать жгут из бисера «Змея» – схема нам поможет в этом.

Подготовительные работы

Для начала нам необходимо определиться со способом плетения. Жгуты бывают толстые и тонкие. Тонкие, с которых лучше всего начинать учиться вязать, плетут полустолбиком (от 6 до 12 бисеринок), а толстые (диаметр которых от 13 до 30 бусин) – столбиком. У метода «столбиком» есть две разновидности:

  • без накида;
  • с накидом (русский способ).

Отличается вязание столбиком и полустолбиком по рисунку:

  • витиеватость схемы – у полустолбика узоры более простые и однотипные, а у столбика существует возможность плести ажурные рисунки, которые приятней глазу;
  • расположение бисерин – у полустолбика каждый новый слой размещается горизонтально относительно друг друга, а у столбика – под углом, что создает эффект натуральности и змеиный жгут из бисера, схема которого будет описана ниже, получится узнаваемым.

Опытные мастера советуют учиться именно с вязания столбиком, пошаговые инструкции в этом помогают.

Существует несколько вариантов схем: готовых или самодельных (рисунков). Последние благодаря специальным программам можно создать самому.

Как читать схему:

  1. Жгут тонкий, ряд состоит из 7 бусинок. Эту информацию можно найти на схеме (справа сверху): circumference (ширина жгута).
  2. Цикличность или повтор узора указан ниже в описании: repeat of colors. Например, 140 штук составляет раппорт (можно встретить как раппорт – часть рисунка, который повторяется).
  3. Столбцы. На схеме указано три столбца, которые могут сбивать с толку, но все просто:
  • Draft – изображение жгута, если его развернуть;
  • Corrected – мозаичное изображение плетеного узора;
  • Simulation – вид будущего готового аксессуара.
  1. Начало и конец плетения отмечено слева от узора отметками (10, 20…40). Шаг в 10 можно считать раппортом.
  2. Набор бусин расположен справа от самого узора, в виде вертикальных клеток с соответствующим цветом бисеринки. Двигаемся сверху вниз. Цифра возле квадрата, символизирующего бисеринку, указывает на количество бусин при наборе.

Если не совсем ясен принцип набора, то можно обратиться к Draft. Тут, как и в вышивании, продвигаемся справа налево, то есть, направление плетения начинается по первой нижней строке справа. Браслет «Змея» из бисера делается очень просто, его схема представлена ниже.

Инструменты и материалы

Обсудим минимальный и самый необходимый набор материалов для плетения жгута. Оговоримся, что:

  • универсальных инструментов нет, надо подстраиваться под схему;
  • по мере усовершенствования навыков вырабатываются свои привычки и пристрастия к тем или иным инструментам и техникам.

Общий набор инструментов:

  1. Бисер. Из всех производителей (Китай, Япония, Чехия, Россия, Индия, Тайвань) лучшим соотношением цена-качество отвечает именно чешский. Он умеренный по ценовой политике, бисеринки с четкими и ровными гранями, существует очень широкий ассортимент, пользуется большой популярностью, но от партии к партии цветовые оттенки различаются.

Не надо стараться сэкономить, дешевый бисер:

  • не калиброван и рисунок будет нечетким;
  • ломкий – в жгуте или во время носки разорвется;
  • краска вымывается, окисляется на воздухе.
Китайский бисер
  • 2. Нить для вязания. Можно взять пряжу (толщиной 500-800 м на 100г). Поскольку ее будет видно в готовом изделии (при вязании полустолбиком), цвет должен соответствовать основному виду бисера.

Также используют джинсовые нити, но они довольно тонкие, что может отразиться на целостности жгута «Змея» из бисера.

Из жгута по схеме можно сделать браслет или ожерелье.
Как вариант, допустимо применение лески или обычного клубка ниток (например, «Ирис»).

Выбор остается за мастером и прочностью материала.

  1. Крючок. Лучше выбирать в зависимости от пряжи. Ориентировочно крючок 0,6 мм — 1,2 мм.
  2. Иголка для бисера. Её размер должен соответствовать внутреннему диаметру бисеринки. Жгут или браслет из бисера «Змея» хорошо получается из бусинок №11.
  3. Для закрепления бисера и всего изделия: колпачки (обниматель), каллот, пины, колечки, застежка.

Набор материалов и инструментов варьируется в зависимости от изделия. Браслет «Змейка» из бисера не потребует больших затрат бусин или нитей.

Подбираем цветовую гамму

Выбор цветовой гаммы не менее важен, чем подбор схемы. Неудачное сочетание оттенков может превратить рисунок в одно сплошное пятно, а яркий переход сделает изделие аляповатым и не эстетичным.

Если вы не уверены в своих вкусах и предпочтениях, то лучше обратиться к классике и следующим подходам выбора цветовых композиций:

  • Монохромный – один цвет.

Один цвет представлен в изделии всевозможными оттенками (белый, серый, золотистый). Но не надо рядом ставить оттенки, близкие между собой, – соблюдайте контраст: от темного к светлому. Такое колье или браслет не бросается в глаза, но удачно гармонирует с общим образом (при правильном подборе цветовых оттенков).

Существуют родственные цвета, которые хорошо дополняют и балансируют друг друга, например, красный с розовым и фиолетовым, с оранжевым и светло-желтым; зеленый с лаймовым и салатовым, с синим и морской волной и так далее. Браслет «Змея» из бисера по схеме таких оттенков будет гармонично подходить к летнему образу.

Судя по названию, ясно: цвета, которые противоположны друг другу. Но не надо обольщаться, тут также важно соблюдать правила. Каждому цвету на палитре принадлежит именно свой антипод. Бездумное сопоставление цветов испортит картинку. Например, зеленый – это антипод красному, желтый – сиреневому. Такой браслетик с вязаным узором подойдет экстравагантным женщинам или детям.

До тех пора, пока вы не научитесь самостоятельно подбирать цвета – лучше выполнять работы согласно схемам.

Схемы: 5 популярных техник в стиле змеи

Схемы жгута из бисера «Змея» очень различны. Самые популярные из них:

  1. Королевская змея (диаметр 10, 8 и 6 бисеринок).
    На 6 бисирин На 8 бисирин
  2. Схема на 16 бисеринок «Гадюка». У нее ярко выраженная голова и рисунок кожи.
  3. Жгут из бисера и бусинок «Змеиная кожа». Схема Готовый Вариант
  4. Молочная змея. Видео-урок можно найти на многих ресурсах.
  5. Питон. Такое плетение больше подходит для крупного толстого жгута, принт хорошо смотрится на широкой основе.
    Схема Готовый Вариант

Пошаговый мастер-класс по плетению жгута

На примере конкретного изделия расскажем, как плести жгут «Королева змей».

Подготовка материалов согласно схеме.

  1. Нанизывание бисера на нитку. Если только учитесь, то не стоит делать слишком длинную заготовку, для остальных – длина ориентировочно 1,5 м.
  2. С помощью крючка и пряжи делается первая петелька и еще пять воздушных петель
  3. Объединение полученных пяти петель столбиком без накида. Теперь по нитке придвигаем бисеринку (к первой петле).
  4. Вяжем столбиком без накида петельку №1 после бисеринки.
  5. Продвигаем следующую бисеринку по нитке и провязываем после нее столбик без накида.
  6. Повторяем операции до пятой бисеринки (первый ряд).
  7. Повторяем предыдущие операции по спирали таким образом, чтобы шестая бисеринка находилась над первой, седьмая – над второй и так далее. Провязываем желаемой длины. Для расширения можно постепенно (к примеру, каждые 3 см) увеличивать жгут на одну бусину.

  8. Далее делается голова змеи в виде мозаичного плетения. Глаза выполнить из бусин крупного размера.

Есть и другие техники выполнения жгутов, которые получается более ажурными, например, американская техника, квадратное, ажурное и многое другое.

Не бойтесь экспериментов.

Видео Урок

Наши рекомендации

Советы специалистов помогут вам освоить технику бисероплетения:

  1. Нанизывание бисера – процесс кропотливый и требует повышенного внимания, поэтому некоторые мастера записывают на диктофон порядок бусин.
  2. Набирать бисер на пряжу затруднительно, поэтому вместе с ней продевается шелковая нить, которая увеличит скольжение бисеринок, один ее конец закрепляется с концом пряжи.
  3. Чтобы рассчитать длину будущего браслета или колье, достаточно пользоваться пропорцией:

5 рядов при бисере №10 – это 1 см.

Если рядов (раппорт) – 27 шт., значит: (27 шт.× 1см)/5 шт. = 5,4 см.

Если необходимо сделать жгут определенной длины, то руководствуетесь аналогичным правилом, но наоборот, отталкиваясь от желаемой длины.

Главное: всегда делать раппорты целые, не оставлять на половине.

  1. Не забывайте следить за плотностью жгута при плетении. Изделие должно быть тугое и однородное.

Следуя советам, вы освоите много техник и сможете делать самостоятельно настоящие украшения.

ИСТОЧНИКИ:
http://vse-rukotvorchestvo.blogspot.com/2013/01/blog-post_8421.html
https://postila.ru/post/15034571
http://nintthrees.appspot.com/shema-zhguta-iz-bisera-zmeya.html
http://www.svoimi-rukamy.com/chteniye-shem-shnurov-iz-bisera.html
https://itsmy.art/world/artbiser/biseropletenie/masterklass-zmeazgut-iz-bi-5192

Python3 Вычисления в науке и технике

Джон Китчин
[email protected]
http://kitchingroup.cheme.cmu.edu
Twitter: @johnkitchin

Содержание

  • 1. Обзор
  • 2. Базовое использование Python
    • 2.1. Основы математики
    • 2.2. Продвинутые математические операторы
    • 2.3. Создание собственных функций
    • 2,4. Определение функций в Python
    • 2,5. Создание расширенных функций
    • 2.6. Лямбда Лямбда Лямбда
    • 2,7. Создание массивов в Python
    • 2,8. Функции над массивами значений
    • 2.9. Некоторые основные структуры данных в Python
    • 2.10. Индексирование векторов и массивов в Python
    • 2.11. Управление форматом печатаемых переменных
    • 2.12. Расширенное форматирование строк
  • 3. Математика
    • 3.1. Числовые производные по разностям
    • 3.2. Векторизованные числовые производные
    • 3.3.2-точечные и 4-точечные числовые производные
    • 3,4. Производные методом полиномиальной аппроксимации
    • 3,5. Производные путем подбора функции и взятия аналитической производной
    • 3,6. Производные по БПФ
    • 3,7. Новый способ численно оценить производную функции - приближение комплексной производной
    • 3.8. Векторизованные кусочные функции
    • 3.9. Плавные переходы между прерывистыми функциями
    • 3.10. Плавные переходы между двумя константами
    • 3.11. На квадроцикле или ловушке в ChemE heaven
    • 3.12. Полиномы в Python
    • 3,13. Полином Уилкинсона
    • 3,14. Трапецеидальный метод интегрирования
    • 3,15. Числовое правило Симпсонов
    • 3,16. Интеграция функций в python
    • 3,17. Интегрирование уравнений в Python
    • 3,18. Интегрирование функций по методу Ромберга
    • 3,19. Символьная математика в Python
    • 3.20. Ваше мороженое больше моего
  • 4.Линейная алгебра
    • 4.1. Возможные ошибки в линейной алгебре в numpy
    • 4.2. Решение линейных уравнений
    • 4.3. Правила транспонирования
    • 4.4. Суммирует произведения и нотацию линейной алгебры - по возможности избегая циклов
    • 4,5. Определение линейной независимости набора векторов
    • 4.6. Пониженный рядный эшелон формы
    • 4,7. Вычисление определителей из разложения матриц
    • 4.8. Вызов Lapack прямо из scipy
  • 5.Нелинейная алгебра
    • 5.1. Знай свою терпимость
    • 5.2. Решение интегральных уравнений с помощью fsolve
    • 5.3. Метод непрерывности решения нелинейных уравнений
    • 5.4. Метод непрерывности для решения нелинейных уравнений - Часть II
    • 5.5. Подсчет корней
    • 5,6. Нахождение корня n-й степени периодической функции
    • 5,7. Связанные нелинейные уравнения
  • 6. Статистика
    • 6.1. Введение в статистический анализ данных
    • 6.2. Базовая статистика
    • 6.3. Доверительный интервал в среднем
    • 6.4. Разные средние
    • 6.5. Выбор модели
    • 6,6. Численное распространение ошибок
    • 6,7. Другой подход к распространению ошибок
    • 6,8. Случайные мысли
  • 7. Анализ данных
    • 7.1. Подвести строку к числовым данным
    • 7.2. Аппроксимация методом наименьших квадратов с помощью линейной алгебры
    • 7.3. Линейная регрессия с доверительными интервалами (обновлено)
    • 7.4. Линейная регрессия с доверительными интервалами.
    • 7,5. Аппроксимация нелинейной кривой
    • 7,6. Аппроксимация нелинейной кривой методом прямой минимизации наименьших квадратов
    • 7,7. Оценка параметров путем прямой минимизации суммарных квадратов ошибок
    • 7,8. Аппроксимация нелинейной кривой с доверительными интервалами параметров
    • 7.9. Аппроксимация нелинейной кривой с доверительными интервалами
    • 7.10. Графические методы, помогающие получить начальные предположения для многомерной нелинейной регрессии
    • 7.11. Подгонка численного решения ODE к данным
    • 7.12. Чтение текстовых файлов с разделителями
  • 8. Интерполяция
    • 8.1. Лучше интерполировать, чем никогда
    • 8,2. Интерполяция данных
    • 8.3. Интерполяция шлицами
  • 9. Оптимизация
    • 9.1. Ограниченная оптимизация
    • 9.2. Нахождение максимальной мощности фотоэлектрического устройства.
    • 9,3. Использование множителей Лагранжа в оптимизации
    • 9.4. Пример линейного программирования с ограничениями-неравенствами
    • 9,5. Найдите минимальное расстояние от точки до кривой.
  • 10. Дифференциальные уравнения.
    • 10.1. Обыкновенные дифференциальные уравнения
    • 10.2. Дифференциальные уравнения с задержкой
    • 10,3. Дифференциально-алгебраические системы уравнений
    • 10,4. Граничные уравнения
    • 10,5. Уравнения с частными производными
  • 11. Земельный участок
    • 11.1. Настройки графика - изменение свойств линии, текста и фигуры
    • 11.2. Построение двух наборов данных с очень разными масштабами
    • 11,3. Настройка сюжетов постфактум
    • 11,4. Необычные встроенные цвета в Python
    • 11,5. Недолгий голубой период Пикассо с Python
    • 11,6. Интерактивное построение
    • 11,7. ключевые события не работают на Mac / или
.

машинное обучение на Python - лекции Scipy

3.6.1.1. Что такое машинное обучение?

Подсказка

Машинное обучение - это создание программ с настраиваемой параметры , которые настраиваются автоматически для улучшения их поведение адаптируется к ранее увиденным данным.

Машинное обучение можно рассматривать как подполе Искусственный Intelligence , поскольку эти алгоритмы можно рассматривать как строительные блоки заставить компьютеры научиться вести себя более разумно обобщает , а не просто сохраняет и извлекает элементы данных как это сделала бы система баз данных.

Проблема классификации

Здесь мы рассмотрим две очень простые задачи машинного обучения. В во-первых, это задача классификации : на рисунке показан набор двумерные данные, раскрашенные в соответствии с двумя разными метками классов. А алгоритм классификации может использоваться для проведения разделительной границы между две группы точек:

Проведя эту разделительную линию, мы узнали модель, которая может обобщите на новые данные: если бы вы поместили еще одну точку на самолет без метки, этот алгоритм теперь может предсказать , будет ли это синяя или красная точка.

Проблема регрессии

Следующая простая задача, которую мы рассмотрим, - это регрессионная задача . : простая строка, наиболее подходящая для набора данных.

Опять же, это пример подгонки модели к данным, но в центре нашего внимания в том, что модель может делать обобщения относительно новых данных. Модель имеет изучил из данных обучения и может использоваться для прогнозирования результат тестовых данных: здесь нам может быть задано значение x, а модель позволит нам предсказать значение y.

.

мл | Мини-пакетный градиентный спуск с Python

def гипотеза (X, тета):

возврат np.dot (X, theta)

def градиент (X, y, theta):

ч = гипотеза (X, тета)

град = np.dot (X.transpose (), (h - y))

возврат град

def Стоимость (X, y, theta):

ч = гипотеза (X, тета)

Дж = нп.точка ((h - y) .transpose (), (h - y))

Дж / = 2

доход Дж [ 0 ]

def create_mini_batches (X, y, batch_size):

mini_batches = []

данные = нп.hstack ((X, y))

np.random.shuffle (данные)

n_minibatches = data.shape [ 0 ] / / размер партии

i = 0

для i в диапазоне (n_minibatches + 1 ):

mini_batch = data [i * batch_size: (i + 1 ) * batch_size

,:]

X_mini = mini_batch [:,: 1 ]

Y_mini = mini_batch [:, 1 ].изменить форму (( - 1 , 1 ))

mini_batches.append ((X_mini, Y_mini))

if data.shape [ 0 ] % batch_size! = 0 :

mini_batch = данных [i * batch_size: data.форма [ 0 ]]

X_mini = mini_batch [:,: 1 ]

Y_mini = mini_batch [:, - 1 ] .reshape (( - 1 , ) 0004 000

mini_batches.append ((X_mini, Y_mini))

возврат mini_batches

def gradientDescent (X, y, Learning_rate = 0.001 , размер партии = 32 ):

theta = np.zeros ((X.shape [ 1 ], 1 ))

список_ошибок = []

max_iters = 3

для itr в диапазоне (max_iters):

mini_batches = create_mini_batches (X, y, batch_size)

для mini_batch в mini_batches:

X_mini, y_mini = mini_batch

тета = тета - скорость обучения * градиент (X_mini, y_mini, theta)

список_ошибок.добавить (стоимость (X_mini, y_mini, theta))

возврат theta, error_list

.

Как округлять числа в Python - Real Python

Это эпоха больших данных, и с каждым днем ​​все больше и больше компаний пытаются использовать свои данные для принятия обоснованных решений. Многие компании обращаются к мощной экосистеме науки о данных Python для анализа своих данных, о чем свидетельствует растущая популярность Python в области науки о данных.

Каждый практикующий специалист по науке о данных должен помнить, что набор данных может быть предвзятым. Выводы на основе необъективных данных могут привести к дорогостоящим ошибкам.

Есть много способов, которыми предвзятость может проникнуть в набор данных. Если вы изучали статистику, вы, вероятно, знакомы с такими терминами, как систематическая ошибка отчетности, систематическая ошибка выборки и систематическая ошибка выборки. Существует еще один тип смещения, который играет важную роль при работе с числовыми данными: смещение округления.

Из этой статьи вы узнаете:

  • Почему важно округлять числа
  • Как округлить число в соответствии с различными стратегиями округления и как реализовать каждый метод на чистом Python
  • Как округление влияет на данные и какая стратегия округления минимизирует этот эффект
  • Как округлить числа в массивах NumPy и DataFrames Pandas
  • Когда применять разные стратегии округления