Nové číslo časopisu Raspberry Pi zdarma ke čtení: Raspberry Pi Official Magazine 156 (pdf).
Armbian, tj. linuxová distribuce založená na Debianu a Ubuntu optimalizovaná pro jednodeskové počítače na platformě ARM a RISC-V, ke stažení ale také pro Intel a AMD, byl vydán ve verzi 25.8.1. Přehled novinek v Changelogu.
Včera večer měl na YouTube premiéru dokumentární film Python: The Documentary | An origin story.
Společnost comma.ai po třech letech od vydání verze 0.9 vydala novou verzi 0.10 open source pokročilého asistenčního systému pro řidiče openpilot (Wikipedie). Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu.
Ubuntu nově pro testování nových verzí vydává měsíční snapshoty. Dnes vyšel 4. snapshot Ubuntu 25.10 (Questing Quokka).
Řada vestavěných počítačových desek a vývojových platforem NVIDIA Jetson se rozrostla o NVIDIA Jetson Thor. Ve srovnání se svým předchůdcem NVIDIA Jetson Orin nabízí 7,5krát vyšší výpočetní výkon umělé inteligence a 3,5krát vyšší energetickou účinnost. Softwarový stack NVIDIA JetPack 7 je založen na Ubuntu 24.04 LTS.
Národní úřad pro kybernetickou a informační bezpečnost (NÚKIB) spolu s NSA a dalšími americkými úřady upozorňuje (en) na čínského aktéra Salt Typhoon, který kompromituje sítě po celém světě.
Společnost Framework Computer představila (YouTube) nový výkonnější Framework Laptop 16. Rozhodnou se lze například pro procesor Ryzen AI 9 HX 370 a grafickou kartu NVIDIA GeForce RTX 5070.
Google oznamuje, že na „certifikovaných“ zařízeních s Androidem omezí instalaci aplikací (včetně „sideloadingu“) tak, že bude vyžadovat, aby aplikace byly podepsány centrálně registrovanými vývojáři s ověřenou identitou. Tato politika bude implementována během roku 2026 ve vybraných zemích (jihovýchodní Asie, Brazílie) a od roku 2027 celosvětově.
Byla vydána nová verze 21.1.0, tj. první stabilní verze z nové řady 21.1.x, překladačové infrastruktury LLVM (Wikipedie). Přehled novinek v poznámkách k vydání: LLVM, Clang, LLD, Extra Clang Tools a Libc++.
Mám data průběhu veličiny v čase, která zpracovávám v pandas. každá sada je cca několik tisíc (max. nízké desetitisíce) údajů. Snažím se přijít na to jak z nich rychle generovat grafy.
Zkoušel jsem matplotlib a plotly. Obojímu trvá několik desítek sekund než vytvoří graf. Nepotřebuji interaktivitu, stačí mi vytvoření a uložení obrázku grafu. Asi ani nepotřebuji graf vytvářet z těch tisíců hodnot.
Poradil by mi prosím někdo nějaké zdroje, kde najít info k rychlé tvorbě grafů? Potřebuji, aby postup/knihovna byly vhodné pro python na Lin/Win a na běžném kancelářském stroji vykouzlilo obrázek s grafem do 10 s. Díky
Řešení dotazu:
nóó nic z toho nemam vyzkoušený ale když se jakoby koukneš sem hele tak tam sou nějaký modulky pro dělání snim. si myslim že ty asi jako budeš hledat nějakej wrapper co jakoby bude všecko posílat do nativního gnuplotu nóó a hnedka na první stránce vidim tři :D ;D
tendleten projekt hele je port gnuplot do pythonu ale jestli toje jako stejně rychlí nevim :O ;D
Asi ani nepotřebuji graf vytvářet z těch tisíců hodnot.
tak timdletim asi jakoby začni nóó a pak bude celkem jedno v čem si to jako budeš malovat ne?? :O ;D
#! /usr/bin/env python3 import plotly.graph_objects as go import numpy x1 = numpy.random.rand(20000) y1 = numpy.random.rand(20000) - 0.5 x2 = numpy.linspace(0, 1, 25000) y2 = [x * numpy.random.rand() - x / 2 for x in x2] fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Scatter(x=x1, y=y1, name='One')) fig.add_trace(go.Scatter(x=x2, y=y2, name='Two', mode='lines')) fig.show()na obstarožním SNB zabere cca
madcat@The-Raza /tmp # time ./xxplot.py ./xxplot.py 1,33s user 0,14s system 86% cpu 1,699 totalMyslím, že ti to visí jinde než na kreslení grafu.
Tiskni
Sdílej: