Каша из топора 3 класс пнш
Презентация к уроку по чтению (3 класс) на тему: презентация к уроку "Бытовые сказки. Сказка "Каша из топора" по учебнику Н.А. Чураковой ПНШ
Слайд 1
Сказки Когда и почему появились сказки?Слайд 2
Как вы понимаете смысл этой пословицы? На что намекают в сказках?
Слайд 3
Сказки о животных. Когда появились сказки о животных? Почему люди сочиняли такие сказки ? Чем сказки о животных похожи на басни?
Слайд 4
Бытовые сказки Предположите, о чём будут бытовые сказки? Кто будут главным героями в бытовых сказках? А) животные Б) люди В) бытовые предметы Быт- уклад, повседневное ведение хозяйства. Сколько дел было у хозяйки в избе в старые времена?
Слайд 5
Игра «Что было раньше» Сейчас пылесос, а раньше? Сейчас газова я плита, а раньше? Сейчас стиральная маш ина-автомат, а раньше? Сейчас холодильни к , а раньше? Сейчас мультиварка …
Слайд 6
Какое блюдо считается традиционным русским? Из чего же варят кашу? «Щи да каша- пища наша»
Слайд 7
Доскажи словечко Рисовая каша – из … Перловая каша – из… Кукурузная каша – из… Гречневая каша – из … А из чего варят манную кашу?
Слайд 8
Из твёрдых сортов пшеницы получают муку высокого качества и манную крупу. Манная каша
Слайд 9
А чем полезна каша из топора? Вы ели когда-нибудь такую кашу? Рецепт такой каши вы узнаете, прочитав русскую народную сказку «Каша из топора»
Слайд 10
П олезной оказалась каша из топора? Для кого?
Слайд 11
Характеристика героев сказки Хозяйка Гостеприимная Жадная Любопытная Мудрая Глупая С олдат Вежливый Смекалистый Находчивый Сообразительный
Слайд 12
Работа с пословицами. Гости на двор, так и ворота на запор. Гость не много гостит, да много видит. И рад бы в гости звать, да нечем угощать. На незваного гостя не припасена и ложка. Рад не рад, а говори:«Милости просим»
Слайд 13
Чему учит сказка? Смекалка во всяком деле выручит. Смекалка на войне помогает вдвойне. Сметлив и хитер — пятерым нос утёр . Нужно разум применить, где сила не возьмёт. Жадность последнего ума лишает . Чем больше есть, тем больше надо.
Слайд 14
Есть в природе нашего народа Вечные, особые черты. Не берут ни годы, ни невзгоды, Ни капризы ветреные моды – От души они, от доброты. Гость, войди! Традиций не нарушим! С ним чайку всегда попьём . Всем известно русское радушье, Хлебосольство и открытый дом.
Слайд 15
Бытовая сказка
Слайд 16
Узелок на память. Оказывается у каши есть свой праздник « Мирская каша» Он отмечается 26 июня в день Акулины-Гречишницы
Слайд 17
Будьте здоровы и ешьте кашу!
Сравнение классификаторов- документация scikit-learn 0.23.2
Примечание
Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода или запустить этот пример в своем браузере через Binder
Сравнение нескольких классификаторов в scikit-learn на синтетических наборах данных. Смысл этого примера - проиллюстрировать природу границ принятия решений. различных классификаторов. К этому следует отнестись с недоверием, поскольку интуиция выражается эти примеры не обязательно переносятся на реальные наборы данных.
В частности, в многомерных пространствах данные могут быть более легко разделены линейно и простота классификаторов, таких как наивные байесовские и линейные SVM может привести к лучшему обобщению, чем это достигается другими классификаторами.
На графиках сплошным цветом показаны тренировочные точки и тестовые точки. полупрозрачный. В правом нижнем углу показана точность классификации теста. устанавливать.
печать (__ doc__) # Источник кода: Gaël Varoquaux # Андреас Мюллер # Изменено для документации Жаком Гроблером # Лицензия: пункт 3 BSD импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt из matplotlib.colors импортировать ListedColormap из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.preprocessing import StandardScaler из sklearn.datasets импортировать make_moons, make_circles, make_classification из sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier из sklearn.svm импортировать SVC из sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier из sklearn.gaussian_process.kernels импортировать RBF из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier из склеарна.импорт ансамбля RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB из sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis h = .02 # размер шага в сетке names = ["Ближайшие соседи", "Линейная SVM", "RBF SVM", "Гауссовский процесс", «Дерево решений», «Случайный лес», «Нейронная сеть», «AdaBoost», «Наивный Байес», «QDA»] classifiers = [ KNeighborsClassifier (3), SVC (ядро = "linear", C = 0,025), SVC (гамма = 2, C =.
Matplotlib.axes.Axes.set_xticks () в Python - GeeksforGeeks
импорт numpy as np
импорт matplotlib.pyplot as plt
из matplotlib.patches import Polygon
по умолчанию func (x):
доход (x - 4 ) *
(x - 6 ) * 0003 0003 (x 0003) 0003 (x 0003) + 100
a, b = 2 , 9
x = нп.linspace ( 0 , 10 )
y = func (x)
fig, ax = plt.subplots ()
ax.plot (x, y, "k" , ширина линии = 2 )
ax.set_ylim (нижний = 0 )
ix = нп.linspace (а, б)
iy = func (ix)
вертов = [(a, 0 ), * zip (ix, iy), (b, 0 )]
поли = Многоугольник (вершины, цвет лица = 'зеленый' ,
edgecolor = '0.b f (x) \ mathrm {d} x $ " ,
горизонтальное выравнивание
= «по центру» ,
размер шрифта = 20 )
рис. Текст ( 0,9 , 0,05 , '$ x $' )
рис. Текст ( 0,1 , 0.9 , '$ y $' )
ax.spines [ 'right' ] .set_visible ( False )
ax.spines [ 'top' ] .set_visible ( False )
ax.set_xticks ((a, b))
fig.suptitle ('matplotlib.axes.Axes.set_xticks () \
функция Пример \ n \ n ', шрифт = «жирный» )
рис.canvas.draw ()
plt.show ()
{ "query": { "отфильтровано": { "query": { "bool": { "должен":[ { "bool": { "должен":[ { "bool": { "должен":[ { "multi_match": { "запрос": {q}, "type": "best_fields", "minimum_should_match": "100%", "analyzer": "analyzer_ {lang}", "поля": [ "search_ {lang}.пробел ", "title_ {lang} .whi
.matplotlib.pyplot.legend - документация Matplotlib 3.1.2
Поместите легенду на оси.
Позывные подписи:
легенда () легенда (метки) легенда (ручки, метки)
Подписи звонков соответствуют трем различным способам использования Этот метод.
1. Автоматическое определение элементов, отображаемых в легенде
Элементы, добавляемые в легенду, определяются автоматически, когда вы не передаете никаких дополнительных аргументов.
В данном случае этикетки берутся у художника. Вы можете указать их либо при создании художника, либо путем вызова set_label () метод художника:
строка, = ax.plot ([1, 2, 3], label = 'Встроенная метка') ax.legend ()
или:
строка, = ax.plot ([1, 2, 3]) line.set_label ('Метка с помощью метода') ax.legend () Определенные строки могут быть исключены из автоматического элемента легенды выделение путем определения метки, начинающейся с подчеркивания.Это значение по умолчанию для всех художников, поэтому вызов Axes.legend без любые аргументы и без установки меток вручную приведут к легенда не рисуется.
2. Маркировка существующих элементов участка
Сделать легенду для линий, которые уже существуют на осях (например, через сюжет), просто вызовите эту функцию с итеративным строк, по одной для каждого элемента легенды. Например:
ax.plot ([1, 2, 3]) ax.legend (['Простая линия'])
Примечание: этот способ использования не рекомендуется, потому что связь между элементы графика и метки неявны только по их порядку и могут легко перепутать.
3. Явное определение элементов легенды
Для полного контроля над исполнителями, имеющими запись легенды, можно передать итерацию легендарных художников, за которой следует итерация метки легенды соответственно:
легенда ((строка1, строка2, строка3), ('метка1', 'метка2', 'метка3')) | Параметры: |
| ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Возвращает: |
| ||||||||||||||||||||||||
| Другие параметры: |
|
