fancy ggplot

Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 +0000

Zuerst haben wir einfach nur einen schönen Plot. Dieser visualiseiert 4 unterschiedliche Funktionen auf ein ähnliche Art und weise.

In unserem Zweiten Plott stellen wir die Konstante Funktion 2 dar. Wir haben die klarsten visualisierung oben links als linearen plot. Oben rechts haben wir ein polar coordinate plot, bei dem der abstand konstant gehalten wird und unten links haben wir einen polar plot bei dem der winkel konstant gehalten wird. Unten rechts haben wir abschliessend einen plot mit einer Multiplikation der konstante.

Hier haben wir die selben vie plots aber mit einer Funktion die im Kern den absoluten wert wieder spiegelt mit etwas abflachen und verschieben.

Hier haben wir die einfachste nicht konstante funkction. Wir haben einfach f(x) = x.

Überraschend ästhetisch ist die dritte Wurzel nicht mehr und nicht weniger sehen wir hier.

Auch die normalverteilung kann hier dargestellt werden. Und auch diese ist hübsch macht aber macht teilweise ein KI eindruck :(

Sinus ist auch vertreten.

Und die gamma funktion mag zwar mathematisch schön sein aber ist etwas zu kompliziert um saubere plotts zu generieren.

R-Script

library(tidyverse)
library(patchwork)

grid <- expand.grid(x = -50:50 / 10, y = -50:50 / 10) %>%
  mutate(z = x + y)

spec <- c("orange", "green", "black")

spec <- c(
  "königs blau" = "#003F8C", # deep royal blue
  "knalliges orange" = "#FF6A00", # vivid orange
  "pastell gelb" = "#FFE79A", # pastel yellow
  "hell grau mit viel blau anteil" = "#B9D7FF" # light gray-blue
)

cols_ramp <- grDevices::colorRampPalette(c(
  spec[2],
  spec[3],
  spec[2],
  spec[4],
  spec[1]
))

bins <- 8
cols_bins <- cols_ramp(bins)

# front image
grid %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y, z = cos(x)^2 + sin(y)^2)) +
  geom_contour_filled(
    bins = bins,
    color = spec[3],
    show.legend = FALSE,
    linewidth = 1
  ) +
  geom_contour(bins = 4, color = spec[2], linewidth = 2) +
  geom_contour(bins = 2, color = spec[1], linewidth = 1) +
  scale_fill_manual(values = cols_bins) +
  theme(
    axis.text.x = element_blank(),
    axis.ticks.x = element_blank(),
    axis.text.y = element_blank(),
    axis.ticks.y = element_blank()
  ) +
  labs(x = NULL, y = NULL)

fancy_contour <- function() {
  list(
    geom_contour_filled(
      bins = bins,
      color = spec[3],
      show.legend = FALSE,
      linewidth = 1
    ),
    geom_contour(bins = 4, color = spec[2], linewidth = 2),
    geom_contour(bins = 2, color = spec[1], linewidth = 1),
    scale_fill_manual(values = cols_bins),
    theme(
      axis.text.x = element_blank(),
      axis.ticks.x = element_blank(),
      axis.text.y = element_blank(),
      axis.ticks.y = element_blank(),
      # plot.margin = margin(0, 0, 0, 0),
      # panel.spacing = unit(0, "pt"),
      # aspect.ratio = 1
    ),
    labs(x = NULL, y = NULL)
  )
}


a <- grid %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y, z = cos(x)^2 + sin(y)^2)) +
  fancy_contour()

b <- grid %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y, z = -x^2 - y^2 + 2 + sin(atan2(y, x) * 12))) +
  fancy_contour()

c <- grid %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y, z = cos(x * 2) - y^2)) +
  fancy_contour()

d <- grid %>%
  ggplot(aes(x = x, y = y, z = sin(x - y) + x + y)) +
  fancy_contour()

(a + b) / (c + d)

# 1-different
func <- function(x) x

fancy_plot <- function(func) {
  lin <- grid %>%
    ggplot(aes(x = x, y = y, z = func(x) - y)) +
    fancy_contour()

  mul <- grid %>%
    ggplot(aes(x = x, y = y, z = func(x) * y)) +
    fancy_contour()

  pol1 <- grid %>%
    ggplot(aes(x = x, y = y, z = func(x) * y)) +
    fancy_contour() +
    # xlim(c(-2,2)) +
    coord_radial(expand = FALSE)

  pol2 <- grid %>%
    ggplot(aes(x = x, y = y, z = x * func(y))) +
    fancy_contour() +
    # ylim(c(-2,2)) +
    coord_radial(expand = FALSE)

  (lin + pol1) / (pol2 + mul)
}

# 2-constant
fancy_plot(function(x) 2)

# 3-shifted-abs
fancy_plot(function(x) abs(x) * (2 + sign(x)) / 3)

# 4-linear
fancy_plot(function(x) x)

# 5-root
fancy_plot(function(x) x^(1 / 3))

# 6-binom
fancy_plot(function(x) dnorm(x) * 10)

# 7-sin
fancy_plot(function(x) sin(x))

# 8-gamma
fancy_plot(function(x) pmin(pmax(gamma(x / 3 + 0.001), -10), 10))

fancy_plot(function(x) x^3)

Python 101

Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 +0000

Inhalt

Python

Python ist eine Programmiersparche die für Skripte, Datananalyze und Maschinelles lernen intensive genutzt wird. Über dies hinaus kann sie auch für fast alle anderen Zwecke verwendet werden, jedoch wird sie in anderen Bereichen wohl kaum die richtige Wahl sein. Python ist simple und praktisch für Anfänger und das ist wohl auch der Grund warum Python so weit verbreitet ist. Darüber hinaus kommt Python mit vielen Problemen. Vielleicht ist Python sowas wie das C aber für dynamische Programmiersprachen. Es braucht 1000-Seitige Guidlines damit man sich nicht den grössten unmaintainable garbage zusammen schreibt.

Python Environement

Das Problem des environments und welche version für das Skript genutzt werden soll, kommt bei Python daher, dass es so weit verbereitetet genutzt wird. Wenn wir dies besonders mit Python verbinden, dann weil dies schlechter macht wie andere Porgrammiersprachen, sondern weil Python ein umfangreicheres Packages system etc. hat. Package Versionen zu tracken un zu instalieren wird am besten von einem deklarativen dafür spezifizierten service gemacht. Aktuell scheint hier uv der Gold-Standard zu sein. uv ermöglicht das erstellen eines environements mit einem einfachen toml file und dazugehörigen command.

Zum Beispiel: pyproject.toml

[project]
name = "python-deeplearning"
version = "0.1.0"
description = "Deepl Learning environment for Exam managed by uv"
readme = "README.md"
requires-python = "==3.10.*"
dependencies = [
    "torch>=2.12.0",
    "torchvision>=0.27.0",
    "tqdm>=4.66.5",
    "ipython", 
    "pandas",
    "numpy",
    "scipy",
    "scikit-learn",
    "matplotlib",
    "jupyter",
    "ipympl",
    "pyqt6",
]

[[tool.uv.index]]
name = "pytorch-cuda"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cu132"
explicit = true  # CRITICAL: Keeps PyPI as the default, only uses this index when pinned!

[tool.uv.sources]
torch = { index = "pytorch-cuda" }
torchvision = { index = "pytorch-cuda" }
tqdm = { index = "pytorch-cuda" }

und mit dem command:

uv sync

Wird das Environement installiert.

Anschliessend können python skripte mit dem Environement ausgeführt werden:

uv run <command>
uv run ipython

Python Projekt Struktur

Nun wenn wir all unsere dependencies und libraries mit uv korrekt importiert haben können wir uns mit der Projektstruktur auseinandersetzen. Python erlaubt es mehrer Files zusammen zu fügen mit imports. Grundsätzlich kann zwischen import einer ganzen library und einer einzelnen Funktion unterschieden werden.

import file/lib
from file/lib import func

import math  # komplettes Modul importieren
print(math.pi)  # pi ist eine Konstante, keine Funktion


import matplotlib.pyplot as plt  # Alias; üblich für pyplot
plt.plot([1, 2, 3])


from math import pi  # nur ein Element importieren
print(pi)  # ebenfalls keine Funktion

Python ausführen

Hier ist der absolute standard Jupyter. Aber hell nah we don’t touch that. Ich würde eher über IPython einer interaktiven Python session und einem source code file arbeiten. Das ermöglicht ein interaktiven Workflow ähnlich zu R. Die idee ist wir haben die Python REPL (Read eval print loop) welche unseren code ausführt. Wir können dann in unserem Editor selektiv auswählen welchen code dass wir ausführen wollen.

Setup (LINUX)

erstellen einer Pipe (Nur auf UNIX systemen, es gibt warscheinlich bessere alternativen)
IPython REPL in einem Kitty terminal mit Remote control öffnen
Command der selektierten text ans terminal übermittelt

erstellen der pipe (einmal beim ersten setup)

mkfifo /tmp/repl

öffnen der REPL session mit remote control

kitty -o allow_remote_control=yes --listen-on unix:/tmp/repl --title repl
uv run ipython

Bash script für das übermitteln von selektiertem Text aus dem Editor echo "print('hi')" | ~/path/to/script python Da python mit dem Tab und Linienumbrüche Funktionen beendet ist in einigen situationen unklar ob eine Funktion beginnt oder endet. Daher haben wir diese spezielle symbole um den code die IPython angeben wo ein snippet startet und endet.

File: ~/path/to/script

#!/usr/bin/env bash

LANGUAGE=$1
CODE=$(cat)


CODE=printf '%s' "$CODE" | od -c

if [[ -z "$CODE" ]]; then
    exit 0
fi

if [[ "$LANGUAGE" == "python" ]]; then
    kitten @ --to unix:/tmp/repl send-text $'\x1b[200~'"$CODE"$'\x1b[201~\n\n'
else
    kitten @ --to unix:/tmp/repl send-text "$CODE
"
fi

Und weil wir noch Plotten wollen ein minimales setup für IPython plotting auf Wayland:

File: ~/.ipython/profile_default/startup/00-matplotlib.py

import IPython
try:
    # Safely attempt to initialize the Qt6 backend
    IPython.get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'qt6')
    print("IPython: Matplotlib Qt6 backend loaded successfully.")
except ImportError:
    # Silently pass if PyQt6 isn't installed in the active environment
    print("Consider importing pyqt6 if plots a rendered silently")
    pass
except Exception as e:
    # Catch any other weird initialization errors quietly
    print(f"IPython: Could not load interactive backend: {e}")

Mein erster Post

Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 +0000

Was ist ein Post

Ein post ist etwas Text GitHub about the built-in light themes for re-Terminal Hugo Theme, and today I’m glad to introduce the very first light theme made by trviph mit weiteren Infos.

Mein lieblings R command ist:

library(tidyverse)
tibble(x = 1:10) %>%
	mutate(y = x^2) %>%
	ggplot(aes(x = x, y = y)) +
	geom_line() +
	theme_minimal()

Was zu einem wunderschönen Plot von $f(x) = x^2$ wird.

Ende

Wenn Sie Ihre Vorstellung von einem perfekten, barrierefreien hellen Design einbringen möchten, freue ich mich über Ihren Beitrag.

About

Tue, 30 Jul 2024 00:00:00 +0000

Hello in a new age

You can call me Mirus and I forked the original Terminal theme for Hugo, because Radek, the original creator of the theme stop the maintenance and archived the repo.

So I already pushed a few improvements that I did for my humble blog and I’m going to add some more features in the future, also any contribution is welcome

Below you can read the original about from Radek

# Hi there

My name is Radek and I'm the author of this theme.
I made it to help you present your ideas easier.

We all know how hard is to start something on the web,
especially these days. You need to prepare a bunch of stuff,
configure them and when that’s done — create the content.

This theme is pretty basic and covers all of the essentials.
All you have to do is start typing!

The theme includes:

- **5 duotone themes**,
depending on your preferences (orange, red, blue, green, pink)
- [**Fira Code**](https://github.com/tonsky/FiraCode)
as default monospaced font. It's gorgeous!
- **really nice, custom duotone** syntax highlighting based on
[**PrismJS**](https://prismjs.com)
- mobile friendly layout

So, there you have it... enjoy!

Showcase

Wed, 18 Jul 2018 00:00:00 +0000

Features in updates

native CSS variables showcase

Header 2

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nullam nec interdum metus. Aenean rutrum ligula sodales ex auctor, sed tempus dui mollis. Curabitur ipsum dui, aliquet nec commodo at, tristique eget ante. Donec quis dolor nec nunc mollis interdum vel in purus. Sed vitae leo scelerisque, sollicitudin elit sed, congue ante. In augue nisl, vestibulum commodo est a, tristique porttitor est. Proin laoreet iaculis ornare. Nullam ut neque quam.

Fusce pharetra suscipit orci nec tempor. Quisque vitae sem sit amet sem mollis consequat. Sed at imperdiet lorem. Vestibulum pharetra faucibus odio, ac feugiat tellus sollicitudin at. Pellentesque varius tristique mi imperdiet dapibus. Duis orci odio, sodales lacinia venenatis sit amet, feugiat et diam.

Header 3

Nulla libero turpis, lacinia vitae cursus ut, auctor dictum nisl. Fusce varius felis nec sem ullamcorper, at convallis nisi vestibulum. Duis risus odio, porta sit amet placerat mollis, tincidunt non mauris. Suspendisse fringilla, odio a dignissim pharetra, est urna sollicitudin urna, eu scelerisque magna ex vitae tellus.

/* PostCSS code */

pre {
  background: #1a1a1d;
  padding: 20px;
  border-radius: 8px;
  font-size: 1rem;
  overflow: auto;

  @media ($phone) {
    white-space: pre-wrap;
    word-wrap: break-word;
  }

  code {
    background: none !important;
    color: #ccc;
    padding: 0;
    font-size: inherit;
  }
}

// JS code

const menuTrigger = document.querySelector('.menu-trigger')
const menu = document.querySelector('.menu')
const mobileQuery = getComputedStyle(document.body).getPropertyValue('--phoneWidth')
const isMobile = () => window.matchMedia(mobileQuery).matches
const isMobileMenu = () => {
  menuTrigger.classList.toggle('hidden', !isMobile())
  menu.classList.toggle('hidden', isMobile())
}

isMobileMenu()

menuTrigger.addEventListener('click', () => menu.classList.toggle('hidden'))

window.addEventListener('resize', isMobileMenu)

<!-- HTML code -->

<section id="main">
  <div>
   <h1 id="title">{{ .Title }}</h1>
    {{ range .Pages }}
      {{ .Render "summary"}}
    {{ end }}
  </div>
</section>

Header 4

Curabitur scelerisque felis viverra varius scelerisque. Ut enim libero, molestie gravida blandit at, mollis ornare tellus. Cras arcu mi, ultrices vel pulvinar vel, volutpat eu tortor. Nullam nec eros quis massa ultrices iaculis sed in metus. Praesent sollicitudin sem sit amet orci tempor gravida.

Maecenas elementum vitae nibh vitae porttitor.
Aenean consequat, risus ut cursus placerat, arcu nulla sodales risus, ut molestie tellus tellus et dui.
Integer imperdiet turpis vitae lacus imperdiet, ut ornare ligula auctor. Integer in mi eu velit vehicula suscipit eget vulputate nulla.
Etiam vitae enim quis velit lobortis placerat a ut sem.
- Curabitur lobortis ante sit amet orci pulvinar, sollicitudin viverra nunc accumsan.
- Praesent fermentum orci quis leo facilisis posuere.

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