Na moją prośbę, wątek [brudnopis] został umieszczony tak na próbę w dziale języki, a już na czysto, będzie kopiowana w tutorialach, więc można tu śmiało pytać i komentować.

Wczytywanie i drukowanie nieokreślonej [ale też znanej z góry] ilości liczb typu np:
ai1, ai2, ai3 cz też x, y, z:
[bbone=python,2256]import sys
from numpy import *

for line in sys.stdin:
a = array(map(int64, line.split())) # tu typ dobrany do obliczen, a nie do wczytywanego

    # np obliczenia, na kolejnej trojce danych 
    x, y, z = a
    print hypot (x,y) # odleglosc pkt (x, y) od pkt (0, 0) wsp z pomijamy

    # w numpy korzystamy z bogatej listy funkcji wbudowanych do klasy array
    # np 
    print a.sum()
    print '-----------------'

[/bbone]
Możemy testować na ideone.
Aby skorzystać z numpy u siebie, w linuxie instalujemy wszystkie pakiety z całym bogactwem inwentarza, jedną komendą [możemy też indywidualnie poszczególne pakiety]:
[color=#000080]sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose[/color] :: scipy.org/install.html1

PS
tricks będą kontynuowane!, ewentualnie także z Twoją pomocą

Wiemy jak wczytywać dane, to teraz kolej na wypisywanie. Mamy tu podstawową komendę [color=#0000BF][b]print[/b][/color], ale czasami potrzeba bardziej wymyślny/wyrafinowany format wydruku. Drugą metodą jest: [color=#0000BF][b]sys.stdout.write([/b][/color]... , może jeszcze jakaś meoda?
Korzystając z uprzejmości, Arku, proszę, jeżeli można o rozwinięcie tematu drukowania. Czy numpy oferuje tu coś ekstra? Wydruk dodatkowych spacji z tyłu i przodu [łodygi i liście ], a także formatowanie liczb typu float/double zaoukrąglanych lub ucinanych do kilku miejsc po przecinku.

Oj nie doczytałeś dokładnie tekstu o gcd [do końca] i oczywiście pisałem, że to nie problem, gdy się wie, tylko trzeba wiedzieć, jak jest. Z porównywanych języków tylko haskell był ok

-- So sty 24, 2015 1:59 pm --

Niestety, muszę się dokleić i sam sobie odpowiedzieć kontynuować. Nie chodzi mi o to, że gcd dla ujemnych parametrów zwraca ujemną wartość. Chodzi mi o to, że w jednym języku zwraca wartość dodatnią. Możliwe, że liczenie gcd dla ujemnych wartości jest głupim pomysłem, trudno sobie wyobraźić aby piękna pani Agnieszka,1 miała ujemną liczbę cukierków, ale już z kartą debetową łatwiej. W tej kwesti mógłby zabrać głos matematyk, czy można liczyć gcd [NWD] z ujemnych liczb i jaką wartość powinna zwracać funkcja.

Twoje obie funkcje gcd są super i brakuje im tylko małego bajeru: """ bajer """
Porównaj - kliknij show submissions a potem more:
[bbone=python,2287]from fractions import gcd

help(gcd) [/bbone]
zamiast help można też wpisać gcd? lub info(gcd) lub w notebook'u tak samo albo gcd( i shift + tab + tab + tab, lub tylko wpisać gcd( i trochę poczekać

Czyli tak mogłaby wyglądać twoja funkcja gcd :
[bbone=python,2288]def gcd(a, b):
""" Bajer np:
Oblicza ...... tylko dla dodatnich a i b?"""
while (b <> 0):
a, b = b, a%b
return a # lub abs(a)

help(gcd)[/bbone]
Na czysto opiszę jednym zdaniem o co chodzi z bajerem - tu tylko dla pamięci.

Raczej jest to mało prawdopodobne, a wręcz nie niemożliwe. Ani ipython, ani notebook, o ile wiem, nie robi sam z siebie takich rzeczy. Wyjaśnieniem, może być, albo jakaś konfiguracja notebooka, automatycznie uruchamiająca takie środowisko w momencie startu albo wydane gdzieś wcześniej z "palca" jakieś polecenie, np polecenie notebooka:
[bbone=python,2299]%pylab[/bbone]powoduje, że w sesji dostępne są przestrzenie nazw np nupy'a. Po tym poleceniu np do arange, możemy odwoływać się zarówno:
nupy.arange(...)
jak i:
arange(...)
Wykonanie w tym momencie importu z nupy'ego, nic nie zmieni, chyba że użyjemy
[bbone=python,2300]from numpy import arange as ar [/bbone]czy
[bbone=python,2301]import numpy as np[/bbone]

%pylab można uruchamiać z różnymi dodatkowymi, opcjonalnymi parametrami np: inline, --no-import-all, ... itd

%pylab to nie jest jedyne, tak działające polecenie notebooka.

Do obejrzenia obrazka, proponujesz taką sekwencję poleceń [ze swojej sesji notebooka]:
obrazek = load('sciezka_i_plik_danych')
%matplotlib inline
imshow(obrazek)

Jednak, Ty uruchamiając notebooka, masz już prawdopodobnie załadowane środowisko, więc u Ciebie środkowa linia, jest całkowicie zbędna. Ja mam "czystego" notebooka i świadomie nie chcę tego zmieniać, aby takie sytuacje wyłapywać i weryfikować.
W mojej sytuacji [już to pisałem?] prawidłowa kolejność jest taka:
%pylab inline
obrazek = load('sciezka_i_plik_danych')
imshow(obrazek)

Warto zaznaczyć i może opisać czym są instrukcje poprzedzone: %, %%. Są to instrukcje - magiczne rozszerzenia intraktywnego shella pythona [w normalnym programie pewnie nie działają?] i są odpowiednikiem importu jednego czy grupy modułów np numpa + matlibplot itd.
cdn

Według mnie, pomiędzy %matplotlib, a %pylab, jest niewielka ale istotna różnica. Niestety Ty jej nie widzisz, bo masz notebooka ze skonfigurowanym już "startowo" środowiskiem. A że nie masz tam ustawionego inline, to już inna sprawa. Teraz właśnie dokładnie, widać to o czym pisałem, nie potrzebujesz ani jednej ani drugiej instrukcji, aby u Ciebie działały programy korzystające z numpy [load] czy z biblioteki matplot [imshow].
Jaka jest więc ta różnica, pomiędzy %matlibplot, a %pylab?
A no taka, że %matplotlib ładuje tylko moduł i wszystko cp trzeba tylko do rysowania [plotowanie], ale nie ładuje np numpa.
%pylab [conajmnie] ładuje zarówno numpa jak i moduł[y] ładowany[e] przez %matplotlib
I to właśnie widzę u siebie, pomijając przełącznik inline i co zapewne opisane jest w dokumentacji np: %maplotlib? czy %pylab?, ale komu by się tam chciało to czytać i sprawdzać [mi się nie chce/chciało :wink:]
[bbone=text,2315]%pylab?

%pylab [--no-import-all] [gui]

Load numpy and matplotlib to work interactively.

This function lets you activate pylab (matplotlib, numpy and
interactive support) at any point during an IPython session.

%pylab makes the following imports::

import numpy
import matplotlib
from matplotlib import pylab, mlab, pyplot
np = numpy
plt = pyplot

from IPython.display import display
from IPython.core.pylabtools import figsize, getfigs
from IPython.display import display
from IPython.core.pylabtools import figsize, getfigs

from pylab import *
from numpy import *

If you pass --no-import-all, the last two * imports will be excluded.

See the %matplotlib magic for more details about activating matplotlib
without affecting the interactive namespace.

positional arguments:
gui Name of the matplotlib backend to use ('gtk', 'inline',
'osx', 'qt', 'qt4', 'tk', 'wx'). If given, the
corresponding matplotlib backend is used, otherwise it will
be matplotlib's default (which you can set in your
matplotlib config file).

optional arguments:
--no-import-all Prevent IPython from performing import * into the
interactive namespace. You can govern the default behavior
of this flag with the InteractiveShellApp.pylab_import_all
configurable.
(END)

[/bbone]
Już tu nie będę wklejał %matplotlib?

Ten jednolinijkowiec mi nie działa, chociaż on nie przyśpieszy mi programu, ale na pewno program ładniej by wyglądał.
W rozwiązywaniu zadania na konwersję RGB do jpeg dojechałem do pkt kodowanie entropii.! Ale dane przykładowe, mój program przetwarza 14 sek, więc się zastanawiam, czy "jechać" dalej, czy poprawić coś we wcześniejszym kodzie. Trochę nawet próbowałem coś pozmieniać, ale nadal bez zmian - ok 14 sek. Może jednak to moj notebook [tym razem mówię o fizycznym komputerze a nie o ipython notebook], jest za wolny?

A temat nie wysechł. Mam nawet pytanie, ale możliwe, że warto zrobić z tego pytania zadanie, więc na razie nie będę go tu zadawał.