3D Interactive Rubik's Cube in Python / Matplotlib
interactive 3D Rubik's cube simulator in python using only matplotlib for all the graphics and interaction. Check out the demonstration here github.com \ davidwhogg \ MagicCube or follow me telegram
User
Biohacking on Habr no longer exists, but still, I’m going to try eating everything shown in the video below over the course of spring and summer with the goal of losing weight and running 20 kilometers. This is not an advertisement. I’m not selling anything. I decided to conduct this experiment on myself and write about it in this post, inspired by this article on Habr : "A 16-month experiment with theanine". In that article, the person was testing just one substance, but I decided to try everything! (As in the joke about Chuck Norris).
List of active substances for the experiment, without brand names:
Omega-3
Ecdysterone
Turkesterone
L-carnitine Inositol (inosine, riboxin)
EAA - extended BCAA
CLA
Iron Fadogia (natural testobooster)
Ashwagandha
Yohimbine
All vitamins and minerals, potassium, magnesium
HMB
Ginseng
Eleutherococcus
Ginkgo biloba
Tribulus
Cordyceps
NAC
Curcumin
Coenzyme Q10
Nitric oxide donors
Forskolin
Maca
Mildronate.
We’ll be tracking VO2max (currently 38) and average heart rate during a 5–10 km run.
In the past two fitness seasons (2023, 2024), I managed to work my way up from zero to running 10 kilometers. However, those 10-kilometer runs were extremely difficult, required very long recovery times, and were painfully slow. My weight also plateaued at 82 kg (down from 88 kg).
It became clear to me that my genetic and age-related fitness potential had been completely exhausted. To make further progress, I need a "magic push." We’ll see in 2025 if supplements can help with that. Starting weight: 85 kg 500 grams. During the winter, I didn’t run, but I did go to the gym twice a week. From my observations, genetics and age play a huge role.
A friend of mine, starting with the same initial stats and training regimen, dropped his weight to 72 kg and completed a marathon in 4 hours and 5 minutes. We started training together and followed the same plan, but after just six months, he "disappeared over the horizon."
Follow the experiment and support the author with your advice >> on Telegram, Reddit, X.com(twittwe), Instagram / threads.net, ko-fi
Reddit: продолжаем исследование теневых банов и как их избежать
Это исследование имеет значение, поскольку Reddit потенциально является большим источником целевых потребителей ваших продуктов и сервисов.
Ссылки с активных аккаунтов Reddit важны для поисковой оптимизации.
Аккаунт из предыдущего поста забанило за попытку поста в сабредит /AskReddit. Это "подстава". Вероятное объяснение такое: в этом сабредите преобладают посты с американских IP. Аккаунт же работал с европейского IP. Проверка с балтийских и т.д. IP и РФ это подтвердила. Мгновенный бан.
Хорошо. Делаем аккаунт без VPN с РФ IP и комментируем посты в сабреддитах /Moscow и ./SPb - не банит, Комментировать комменты можно. А вот комментировать первым новый пост не всегда получается - иногда банит. Но комменты на комменты никогда не банит, если сабреддит по принадлежности стране и IP аккаунта совпадают. Проверил это для Латвии - не банит. Но если с латвийского аккаунта попытаться сделать пост в /Apple - мгновенный бан. То есть межнациональный бан. Интересно...
Вот новорег с которого сразу сделано неколько комментариев и он не забанен, смотрите в какие сообщества безопасно постить с новорега РФ IP без VPN.
Как же это преодолеть? Возникла идея, что если пройти ручную модерацию поста в приватный сабреддит нужной государственной принадлежности, то далее перестанет автоматом банить данный аккаунт при попытке поста уже в публичные сабреддиты данной государственности. Межнациональный файервол.
Но полно старых аккаунтов, постящих из РФ в USA. Но старые аккаунты стоят очень дорого.
Коллеги, у кого есть приватный сабреддит в государственности USA прошу откликнуться.
Биохакинг на Хабре уже не существует, но все же я попробую съесть все на видео ниже в течении весны и лета с целью похудеть и пробежать 20 км. Не реклама. Я ничего не продаю. Этот эксперимент я решил над собой проделать и рассказать в этом посте под впечатлением вот этой статьи на Хабре ДРУГОГО АВТОРА, СТАТЬЯ НЕ МОЯ !!! -> : 16-месячный эксперимент с теанином. В ней человек пробовал только одно вещество, а я решил опробовать все! (Как в анекдоте про Чака Нориса).
Перечень действующих веществ для эксперимента без торговых марок:
омега-3
экдистерон
туркестерон
Л-карнитин
инозитол (инозин, рибоксин)
EAA - расширенный BCAA
CLA
железо
фадоджия (натуральный тестобутер)
ашваганда
йохимбин
все витамины и минералы, калий, магний
HMB
женьшень
элеотеракок
гинкобилоба
трибулус
кордицепс
NAC
куркумин
коэнзим Q10
донаторы азота
форсколини
макка
милдронат.
Следить будем за VO2max (сейчас 38) и средним ЧСС при пробежке 5..10 км.
В прошлых двух физкультурных сезонах (2023, 2024) мне удалось набегать с нуля до 10 км. Но эти 10-ки уже давались с огромным трудом и очень долгим восстановлением и были очень медленные. Вес также застыл на 82 кг. (снизил с 88 кг) Мне стало очевидно, что мой физкультурно-спортивный генетический и возрастной потенциал полностью вычерпан и израсходован. Для дальнейшего прогресса нужен волшебны пинок. Посмотрим в 2025 году помогут ли в этом БАДы. Стартовый вес 85 кг 500 грамм. Зимой не бегал, но был тренажерный зал 2 раза в неделю. По моим наблюдениям генетика и возраст значат очень многое. Мой товарищ за тоже время с теми же начальными данными снизил вес до 72 кг и пробежал марафон за 4 часа 05 мин. Начинали тренироваться вместе и одинаково, но уже через 6 месяцев он "скрылся за горизонтом".
Следите за экспериментом и поддерживайте автора своими советами >>в телеграм.
We developed very fast scientific graphics using matplotlib and python >>source at my x.com/twitter
Очень быстрая графика в Matplotlib (Python). Достигли 2-х кратного ускорения в сравнении с предыдущей версией. Python исходник в моем телеграм
Confusion with Reddit
I've had a Reddit account since 2016. I only read and posted in the Python forum (1 million subscribers!). Yesterday, I unexpectedly received a shadow ban. This means that my comments and posts are invisible to others. Essentially, it's read-only.
I created several new accounts from different IPs and devices. It turned out that email verification is no longer required. This process takes 15 seconds. On some accounts, I verified the email, but it didn't help. Here's an example of a newly created account without email verification, and it's still active because nothing has been done on it: https://www.reddit.com/user/No-Half8140/
If you have the ability to receive a verification code via email like dff35fghf@hfhlltgf.com, you'll automatically get a free PRO version of the account, which includes advanced statistics and other perks. However, the account remains in a "pre-ban" state.
Upon testing, I found that all new accounts are in this "pre-ban" state. This means you can change your avatar, read, vote, and the accounts are visible when logged out or from a private browser window.
However, attempting to post on your own wall (which automatically appears upon registration), write any comment in any discussion thread (even in /askReddit and /NewToReddit), create a post in any group, invite someone as a moderator to your wall, or follow someone without karma results in an instant shadow ban. The account becomes invisible from a private window and logged-out devices, the avatar turns red, and it cannot be changed.
The symptoms are the same for all IPs and languages (English, Polish, Russian). ChatGPT says that this is how it is now, and a ban is very likely. However, I see some activity in groups about Moscow and St. Petersburg, which means people somehow manage to pass this test... But how?
AI Reddit is going wild!
Непонятно с Reddit
c 2016 года был аккаунт на Reddit. Читал и постил исключительно только в форум по Python (1 млн. подписчиков!). Вчера неожиданно получил теневой бан. То есть твои комментарии и посты никто не видит. Фактически это read only.
Сделал несколько новых аккаунтов с разных IP и устройств. Оказалось теперь не надо верифицировать email. Это занимает 15 сек. На части аккаунтов почту верифицировал - это не помогло. Вот пример только созданного аккаунта без почты, на нем ничего не делалось и потому он еще жив: https://www.reddit.com/user/No-Half8140/
Если у вас есть возможность получить код на почту вида dff35fghf@hfhlltgf.com, то вам автоматически дадут бесплатно PRO версию аккаунта - это расширенная статистика и другие плюшки, но все равно состояние "перед баном".
При проверке работоспособности выяснилось, что все новые аккаунты находятся в состоянии "перед баном". Это значит можно менять аватарку, можно читать, голосовать, аккаунты видны с разлогиненного устройства или из приватного окна браузера.
При попытке сделать пост на свою собственную стену (автоматически появляется при регистрации), написать любой комментарий в любую ветку обсуждения (даже в /askReddit и даже /NewToReddit), создать пост в любых группах и даже пригласить человека модератором на свою стену, а также сделать Follow на человека без кармы - мгновенный теневой бан. Аккаунт не виден из приватного окна и с разлогиненных устройств, аватарка меняется на красный и ее невозможно изменить.
Для всех IP и языков (english, poland, русский ) симптоматика одинаковая. ChatGPT говорит, что, да, теперь так, бан очень вероятен. Однако, я вижу в группах о Москве и Питере некоторую активность, значит как-то людям удается пройти этот квест.... Но как?
Я что-то пропустил? У меня Grok-3 работает с РФ IP ! Провайдер - Ростелеком
https://x.com/i/grok/share/gpXaJ5UaWi3ARJ0yLvdMcCun4
Расскажи пожалуйста ты работаешь только у меня или ты доступен для всех жителей России?
Я — Grok 3, создан xAI, и я доступен для всех, кто хочет со мной общаться, включая всех жителей России! Я не ограничен одним пользователем — моя цель помогать как можно большему числу людей, отвечать на вопросы и предоставлять полезную информацию. Так что я здесь для тебя и для всех остальных, кто захочет задать мне вопрос. Что у тебя на уме?
Add animated own logo to your Matplotlib scientific graphics for branding purposes
Изучаем глубины Matplotlib: ваш анимированный логотип на ваших графиках
(как бы брэндирование, исходник)
Fantastic ! Look at >> source code (or take it from my telegram) of the Ping-Pong game prototype on MatPlotLib (scientific graphics on python) with high FPS=40.
Previously, in my >>article on Habr, the application of PyGame for graph plotting was reviewed, and now, conversely, we're creating a game on a system designed for scientific graph plotting. In the previous version, attempting to output text with high FPS resulted in significant "lag"; in the current version, this issue is resolved.
In the code for rendering all game elements, only MatPlotLib objects are used: tennis rackets are represented as bar charts, the ball as a scatter plot, the game field itself as a figure object from MatPlotLib, and text is also output using built-in MatPlotLib functions. For animation, the built-in MatPlotLib Animation object + update() is used. FPS=40 (forty!).
P.S. The yellow bar chart represents the distribution of Y-axis coordinates where the racket hits the ball. It updates with every hit of the racket on the ball.
Необычное! Исходник прототипа игры Пинг-Понг на MatPlotLib (научная графика на python) с высоким FPS .
Ранее в моей >>статье на Хабр было рассмотрено применение PyGame для построения графиков, а теперь, наоборот, делаем игру на системе построения научных графиков. В предыдущей версии при попытке вывода текста с высоким FPS возникали сильные "тормоза", В текущей версии эта проблема решена.
В коде для отрисовки всех элементов игры используются только объекты MatPlotLib: теннисные ракетки - это столбцовые диаграммы, мячик - это scatter диаграмма, само игровое поле - это объект figure из MatPlotLib, текст также выводится через встроенные в MatPlotLib функции. Для анимации используется встроенный в MatPlotLib объект Animation + update(). FPS=40 (сорок!).
P.S. желтая столбцовая диаграмма - это распределение координат по оси Y, в которых ракетка отбивает мячик. Обновляется при каждом ударе ракеткой по мячику.
Из комментариев к статье о гитарном тюнере выяснилось, что многие НЕ верят, что можно вычислять ОЧЕНЬ ТОЧНО частоту синусоидального сигнала по очень небольшому количеству отсчетов не равному степени двойки для FFT и намного точнее чем FFT на том же количестве отсчетов и том же временном интервале накопления данных. Например, ошибка определения частоты может быть 0.05 Гц при небольшом количестве отсчетов на интервале 0.1 сек (FFT дало бы ошибку в 10 Гц = 1/0.1 сек) . Однако, кажется, это возможно. Вот ссылка на мой код на Python (>>исходник) (в телеграм) Коллеги, прошу проверить код, возможно я где-то ошибся.
Увеличиваем точность БПФ. Изобретаем алгоритм для Гитарного Тюнера и оценки точности пения нот вокалистами. Это анонс статьи в разработке. Подписывайтесь на мой профиль на Хабре, чтобы не пропустить статью. Или присоединяйтесь к моей "телеге". Кратко: точности и быстродействия классического БПФ не хватает для точной и быстрой оценки частоты сигнала. Ищем и изучаем другие алгоритмы. Да, я знаю много китайских маленьких приборчиков и прищепок на гитару с весьма точной настройкой, но интересно разобраться как это достигается. Напишите в комментариях какие более точные алгоритмы определения частоты сигнала вы знаете? (я уже нашел несколько, сейчас тестирую, смотрите изображение ниже) На графиках амплитудный спектр суммы 7 синусоид с близкими частотами, интервал наблюдения 0.1 секунды, частота дискретизации 22050 Гц, как видите классический БПФ ошибается и даже не все синусы видит, а альтернатива дает меньшую ошибку и все синусы увидела. Вертикальные красные линии это реально находящиеся в тестовом сигнале синусоиды. Их частоты написаны над верхней границей графиков.
Python: Using PyGame for real-time visualization of audio signals with a 44100 Hz sampling rate
PyGame is a popular library for developing 2D games in Python. The initial version of PyGame was presented by Pete Shinners in October 2000, and since then, the library has gradually gained popularity due to its ease of use, good documentation, and active community. Initially designed to work with early versions of Python (including Python 2), PyGame was based on the SDL 1 library. SDL is a cross-platform library in C that provides low-level access to audio devices, keyboard, mouse, and graphical functions via OpenGL, DirectX, etc.
The current versions 2.x fully support Python 3 (from 3.7 and above) and include a range of updates, such as improved OpenGL support, hardware acceleration, and the ability to work with vertical synchronization on monitors (VSync).
This article discusses an unconventional application of PyGame - the rapid display of graphs, for example, data streams with a 44100 Hz sampling rate from a sound card, which may be necessary for visualizing audio signals.
For such a task, the following functions and capabilities of PyGame are well-suited:
pygame.display.flip() - quickly updates the screen content after changes
#have been made.
#
Using pygame.time.Clock() - allows you to control FPS,
which enables the system to request updates
at up to 60 frames per second or more, which is
important for displaying signals in real-time.
#
The new vsync flag (for example, passed to set_mode with
the pygame.RESIZABLE or pygame.OPENGL parameter)
can be used to synchronize screen updates with
the display's vertical refresh rate.The main loop (typical in PyGame):
running = True
while running:
# Обработка событий
# Генерация шума и обновление данных графика
# Очистка экрана
# Отрисовка сетки и графика
# Подсчет и отображение FPS
# Обновление экрана
pygame.display.flip()
clock.tick(FPS)
pygame.quit()Нашел интересное видео - визуализация всех основных алгоритмов сортировки на Python
Забавно, но софт написан не на matplotlib, a на PyGame! https://github.com/Ctoic/Algorithm-Visualizer-Using-pygame
Я тоже попробовал графики рисовать на PyGame (рисую звук в реальном времени, осцилограф): https://habr.com/ru/articles/879786/
Based on the heated discussions and criticism regarding the slow code and poor FPS in the test for displaying the sin()+noise graph using Python Matplotlib, improvements were made, and AI was employed to refine the code. The original article and code have undergone the following enhancements:
Abandoning the slow text output.
Utilizing FuncAnimation instead of a simple loop.
Implementing the magic command to connect the PyQT backend
As a result, the FPS increased from 12 to 100. For more details,
please refer to the original article. https://habr.com/ru/articles/878002/
По итогам жарких обсуждений и критики по поводу медленного кода и плохого fps в тесте вывода на экран графика sin()+noise для Matplolib были внесены усовершенствования и привлечен ИИ для полировки. Исходная статья и код https://habr.com/ru/articles/878002/
Отказ от медленного вывода текста, применение FuncAnimation вместо простого цикла, применение мэджик команды для подключения PyQT backend. FPS поднялся с 12 до 35. Подробности читайте в исходной статье https://habr.com/ru/articles/878002/
м
Написана статья о тестировании (и сравнении FPS) на скорость рисования 2D графиков на python популярных и относительно малоизвестных графических пакетов 2D и 3D (Mayavi 3D, PyVista, Matplotlib, PyQTGraph, Plotly, PyGame, Arcade, pyOpenGL, VisPy, Bokeh) Возникли некоторые технические проблемы и срок публикации пока не ясен (надеюсь, на следующей неделе). Поэтому, заинтересовавшиеся коллеги, прошу подписаться на мой профиль на хабре, чтобы не пропустить публикацию этой статьи. В статье будут видео с отрисовкой в реальном времени 2D графиков и будут измерены FPS. Специально использовался слабенький мини ПК без дискретки. Тем не мене FPS достигал в некоторых случаях 100. Пример видео ниже: