Byl představen editor MonoSketch, webová aplikace pro tvorbu diagramů, technických nákresů, flowchartů a různých dalších vizualizací, to vše jenom z ASCII znaků. Všechny operace běží pouze v prohlížeči uživatele a neprobíhá tedy žádné nahrávání dat na server. Zdrojový kód aplikace (drtivá většina Kotlin, žádné C#) je dostupný na GitHubu pod licencí Apache 2.0.
Byla vydána nová verze 3.7.0 multiplatformního svobodného frameworku pro zpracování obrazu G'MIC (GREYC's Magic for Image Computing, Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy nových filtrů na PIXLS.US.
Všem na AbcLinuxu vše nejlepší k Valentýnu aneb Dni lásky ke svobodnému softwaru (I love Free Software Day, Mastodon, 𝕏).
Eric Migicovsky představil Pebble Emulator, tj. emulátor hodinek Pebble (PebbleOS) běžící ve webovém prohlížeči. Za 6 hodin jej napsal Claude Code. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu.
Byla vydána nová verze 3.41 frameworku Flutter (Wikipedie) pro vývoj mobilních, webových i desktopových aplikací a nová verze 3.11 souvisejícího programovacího jazyka Dart (Wikipedie).
Rusko zcela zablokovalo komunikační platformu WhatsApp, řekl včera mluvčí Kremlu Dmitrij Peskov. Aplikace, jejímž vlastníkem je americká společnost Meta Platforms a která má v Rusku na 100 milionů uživatelů, podle Peskova nedodržovala ruské zákony. Mluvčí zároveň lidem v Rusku doporučil, aby začali používat domácí aplikaci MAX. Kritici tvrdí, že tato aplikace ruské vládě umožňuje lidi sledovat, což úřady popírají.
Před 34 lety, ve čtvrtek 13. února 1992, se tehdejší Česká a Slovenská Federativní Republika oficiálně (a slavnostně) připojila k Internetu.
Agent umělé inteligence vytvořil 'útočný' článek o Scottu Shambaughovi, dobrovolném správci knihovny matplotlib, poté, co vývojář odmítl agentem navrženou změnu kódu (pull request). 'Uražený' agent autonomně sepsal a publikoval na svém blogu článek, který přisuzuje Shambaughovi smyšlené motivace, egoismus a strach z AI coby konkurence.
Bylo vydáno Ubuntu 24.04.4 LTS, tj. čtvrté opravné vydání Ubuntu 24.04 LTS s kódovým názvem Noble Numbat. Přehled novinek a oprav na Discourse.
V pátek 20. února 2026 se v pražské kanceláři SUSE v Karlíně uskuteční 6. Mobile Linux Hackday, komunitní setkání zaměřené na Linux na mobilních zařízeních, kernelový vývoj a uživatelský prostor. Akce proběhne od 10:00 do večera. Hackday je určen všem, kteří si chtějí prakticky vyzkoušet práci s linuxovým jádrem i uživatelským prostorem, od posílání patchů například pomocí nástroje b4, přes balíčkování a Flatpak až po drobné úpravy
… více »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: