Подготовка к Python

Сгенерированы комплекты Jupyter Notebook для повторения Python: первый семестр с базовым языком и весенний семестр с NumPy, Matplotlib и Pandas.

Структура

• tickets/ - Obsidian-билеты 01-30, оглавление, дополнительные заметки и attachments/ с картинками.
• notebooks/ - отдельные Jupyter Notebook для подготовки по каждому билету.
• assets/ - картинки, подключенные в ноутбуки.
• semester_01/ - 13 ноутбуков по темам первого семестра: теория, примеры, задания и проверки.
• source_materials/sem01/ - исходные материалы первого семестра из учебного репозитория.
• source_materials/sem02/ - исходные материалы семинаров lesson01-lesson11 из учебного репозитория.

Первый семестр

Отдельный комплект лежит в semester_01/: 13 тем от введения, чисел, строк и коллекций до ООП, протоколов и модулей.

Весенний семестр

Сгенерировано 30 отдельных Jupyter Notebook: по одному на каждый билет из программы. В каждом ноутбуке есть краткая теория, мини-пример, 3 практических задания с ячейками самопроверки и контрольные вопросы.

№	Тема	Ноутбук
1	pip - менеджер пакетов Python	notebooks/01_pip.ipynb
2	venv - виртуальное окружение Python	notebooks/02_venv.ipynb
3	NumPy - мотивация и примеры	notebooks/03_numpy_intro.ipynb
4	Массивы NumPy vs списки Python	notebooks/04_numpy_arrays_vs_lists.ipynb
5	Создание массивов NumPy	notebooks/05_numpy_creation.ipynb
6	Атрибуты массивов и индексация	notebooks/06_numpy_attributes_indexing.ipynb
7	reshape, flatten и newaxis	notebooks/07_numpy_reshape_newaxis.ipynb
8	Векторизованные операции в NumPy	notebooks/08_numpy_vectorized_operations.ipynb
9	Транслирование в NumPy	notebooks/09_numpy_broadcasting.ipynb
10	Операции агрегирования в NumPy	notebooks/10_numpy_aggregation.ipynb
11	Объединение и разбиение массивов	notebooks/11_numpy_join_split.ipynb
12	Линейная алгебра в NumPy	notebooks/12_numpy_linalg.ipynb
13	Системы линейных уравнений в NumPy	notebooks/13_numpy_sle.ipynb
14	Matplotlib - структура и интерфейсы	notebooks/14_matplotlib_structure.ipynb
15	Графики y=f(x) и диаграммы рассеяния	notebooks/15_matplotlib_line_scatter.ipynb
16	Столбчатые и круговые диаграммы	notebooks/16_matplotlib_bar_pie.ipynb
17	Гистограммы и распределения	notebooks/17_matplotlib_histograms.ipynb
18	Двумерные графики трехмерных функций	notebooks/18_matplotlib_2d_3d_functions.ipynb
19	Трехмерные графики в Matplotlib	notebooks/19_matplotlib_3d.ipynb
20	Анимации в Matplotlib	notebooks/20_matplotlib_animation.ipynb
21	Pandas - мотивация и примеры	notebooks/21_pandas_intro.ipynb
22	Объект Index	notebooks/22_pandas_index.ipynb
23	Объект Series	notebooks/23_pandas_series.ipynb
24	Объект DataFrame	notebooks/24_pandas_dataframe.ipynb
25	Векторизованные операции в Pandas	notebooks/25_pandas_vectorized_operations.ipynb
26	Транслирование в Pandas	notebooks/26_pandas_broadcasting.ipynb
27	NaN и обработка пропусков в Pandas	notebooks/27_pandas_nan.ipynb
28	Операции агрегирования в Pandas	notebooks/28_pandas_aggregation.ipynb
29	Объединение объектов в Pandas: join и merge	notebooks/29_pandas_join_merge.ipynb
30	Группировка данных - GroupBy	notebooks/30_pandas_groupby.ipynb

Проверка источников

• Программа сверена с /home/artem/Загрузки/program_spring_1.pdf: 30 вопросов совпадают по темам.
• Obsidian-папка /home/artem/Документы/Obsidian Vault/Python Экзамен Весна 2025 содержит 30 основных билетов 01-30.
• Материалы семинаров сверены с https://github.com/EvgrafovMichail/python_mipt_dafe, раздел lessons/sem02/lesson01-lesson11.
• Картинки из Obsidian attachments скопированы в assets/ и подключены в релевантные ноутбуки.