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 ()

.8 " ], «нечеткость»: 1, "длина_префикса": "1", "max_expansions": "2", "cutoff_frequency": 0,15 } } ] } } ] } } ] } }, "фильтр":{ "bool": { "должен":[ { "условия":{ "видимость": [ 3, 4 ] } }, { "условия":{ "положение дел":[ 1 ] } }, { "fquery": { "query": { "Строка запроса":{ "query": "(категории: 2 OR show_in_categories: 2)" } }, "_cache": правда } }, { "условия":{ "store_id": [ {store_id} ] } } ], "_cache": правда } } } }, "поля": [ "name_ {lang}", "thumbnail_ {lang}", "url_ {lang}", "цена", "price_ {customer_group_id} _ {website_id}", "has_discount_ {customer_group_id} _ {website_id}" ], "track_scores": правда, "Сортировать":[ { "_Гол":{ "порядок": "по убыванию", «отсутствует»: 9223372036854775806, "ignore_unmapped": правда } } ], "от": 0, «размер»: 5 }

{ "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:
обрабатывает : последовательность Artist , опционально

Список художников (линий, патчей) для добавления в легенду.Используйте это вместе с ярлыками , если вам нужен полный контроль над тем, что показано в легенде и описанном выше автоматическом механизме не достаточно.

Длина ручек и этикеток в этом кейс. Если их нет, они обрезаются до меньшей длины.

метки : последовательность строк, необязательно

Список ярлыков для показа рядом с артистами. Используйте это вместе с ручками , если вам нужен полный контроль над тем, что показано в легенде и описанном выше автоматическом механизме не достаточно.

Возвращает:
matplotlib.legend.Legend instance
Другие параметры:
loc : str или пара чисел с плавающей запятой, по умолчанию: rcParams ["legend.loc"] = 'best' ('best' для осей, 'top right' для цифр)

Место расположения легенды.

Струны «верхний левый», «верхний правый», «нижний левый», «нижний правый» поместите легенду в соответствующий угол осей / рисунка.

Струны «вверху по центру», «внизу по центру», «по центру слева», «по центру справа» поместите легенду в центр соответствующего края оси / фигура.

Строка «центр» помещает легенду в центр осей / рисунка.

Строка 'best' помещает легенду на место среди девяти местоположения, определенные на данный момент, с минимальным перекрытием с другими нарисованными художники. Этот вариант может быть довольно медленным для участков с большим количеством данные; ваша скорость черчения может выиграть от указания конкретного местоположения.

Местоположение также может быть кортежем из двух элементов, задающим координаты левого нижнего угол легенды в координатах осей (в этом случае bbox_to_anchor будут проигнорированы).

Для обратной совместимости «по центру справа» (но не в другом месте) также может должно быть написано 'правильно' , и каждое расположение "строки" также может быть указано как числовое значение:

Строка местоположения Код местонахождения
'лучший' 0
'верхний правый' 1
'верхний левый' 2
'нижний левый' 3
'нижний правый' 4
'правый' 5
'центральный левый' 6
'центральный правый' 7
'нижний центр' 8
'верхний центр' 9
«центр» 10
bbox_to_anchor : BboxBase , кортеж из 2 или 4 элементов с плавающей запятой

Поле, которое используется для размещения легенды вместе с loc .По умолчанию - axes.bbox (если вызывается как метод для Axes.legend ) или figure.bbox (если Figure.legend ). Этот аргумент допускает произвольные размещение легенды.

Координаты Bbox интерпретируются в системе координат, заданной bbox_transform , с преобразованием по умолчанию Оси или координаты рисунка, в зависимости от того, какая легенда вызывается .

Если задан 4-кортеж или BboxBase , то он указывает bbox (x, y, ширина,

.

Смотрите также