docs: small text fixes

Author: n1xsi

README.md

@@ -14,18 +14,18 @@
 Меня не устраивало, что модуль `random` в Python генерирует недостаточно случайные числа ( *особенно при нескольких последовательных генерациях* ), а встроенный в Python модуль `round` довольно "грубо" округляет числа ( *`round(1.5)` = 2 и в то же время `round(2.5)` = 2* ), поэтому я решил написать *свою* библиотеку для генерации псевдослучайных чисел — более простую и с наибольшей энтропией.
 
 > [!WARNING]
-> PyCustomRand **не является** криптографически стойкой библиотекой и **не предназначена** для использования в системах безопасности!
+> PyCustomRand *пока* **не является** криптографически стойкой библиотекой и **не предназначена** для использования в системах безопасности!
 > Используйте [secrets](https://docs.python.org/3/library/secrets.html#module-secrets) модуль.
 
 ## 📌 Зачем нужна эта библиотека, если есть уже встроенные в Python `random` и `round`?
 PyCustomRand писался как альтернатива этим двум встроенным модулям. Вот главные особенности и возможности библиотеки:
 
-* Данная библиотека **проще** написана — весь код закомментирован, лёгок и понятен. В основе реализации генератора псевдослучайных чисел лежит *несложный* алгоритм (использующий системное время) поэтому библиотеку легко кастомизировать/расширять/дополнять под себя.
+* Данная библиотека **проще** написана — весь код закомментирован, лёгок и понятен. В основе реализации генератора псевдослучайных чисел лежит *несложный* алгоритм, использующий системное время, поэтому библиотеку легко кастомизировать, расширять или дополнять под себя.
 * В большинстве своём PyCustomRand выдаёт более *"энтропичный"* результат при нескольких генерациях подряд по сравнению со встроенным `random`-модулем.
   * <details>
       <summary>📊 Сравнение с диаграммами</summary>
       
-      PyCustomRand демонстрирует **на 173%** более высокую кучность распределения по сравнению со стандартной библиотекой `random` в тестах на **1,000,000** итераций.
+      PyCustomRand демонстрирует **на 173%** более высокую кучность распределения по сравнению со стандартной библиотекой `random` в тестах на **1.000.000** итераций.
 
       <img src="https://i.imgur.com/qxYdxmD.png">
       
@@ -52,23 +52,23 @@ PyCustomRand писался как альтернатива этим двум в
         </tr>
       </table>
     </details>
-* Библиотека включает в себя все самые главные функции из [оригинальной](https://docs.python.org/3/library/random.html) Python-библиотеки, но только местами улучшенные и упрощённые (например: `random_integer` может выдавать сгенерированный результат, делимый на заданное число из диапазона; результат функции `random_float` можно округлять и пр.)
+* Библиотека включает в себя все самые главные функции из [оригинальной](https://docs.python.org/3/library/random.html) Python-библиотеки, но только местами улучшенные и упрощённые (например: `random_integer` может выдавать сгенерированный результат, делимый на заданное число из диапазона; результат функции `random_float` можно округлять и так далее)
   * <details>
       <summary>📑 Список функций</summary>
 
-      *   Генерация целых чисел (`random_integer`, `randrange`, `gen_random_number`).
+      *   Генерация целых чисел (`gen_random_number`, `randrange`, `random_integer`).
       *   Генерация вещественных чисел (`random`, `random_float`).
       *   Поддержка статистических распределений: Нормальное (Гаусс), Треугольное, Экспоненциальное, Биномиальное.
       *   Инструменты для последовательностей: выбор случайного элемента (`choice`), выборка с весами (`choices`), перемешивание (`shuffle`) и выборка уникальных элементов (`sample`).
-      *   Инициализация («посев») последовательности генератора псевдослучайных чисел (`set_seed`, `_get_next_seed_state`).
+      *   Инициализация ("посев") последовательности генератора псевдослучайных чисел (`set_seed`, `_get_next_seed_state`).
     </details>
 * Также библиотека имеет дополнительные утилиты, полезные для разработки веба/игр: генерация UUID v4, случайных HEX-цветов (например, `#ff05a1`), случайных байт, случайных булевых значений (`True`/`False`) с настраиваемым шансом.
-* Имеется модуль собственного честного округления — `true_round`. Функция округляет числа привычным математическим способом (0.5 всегда вверх по модулю), а также исправляет погрешности плавающей точки (например, "проблему 2.675").
+* Имеется собственный модуль округления — `true_round`. Функция округляет числа привычным математическим способом (0.5 всегда вверх по модулю), а также исправляет погрешности плавающей точки (например, "проблему 2.675").
 * Код покрыт unit-тестами (чему соответствует badge в начале README), также имеется встроенный модуль диагностики (`check_distribution`), который позволяет в любой момент проверить равномерность распределения генератора.
 
 Да, у проекта всё же имеются некоторые минусы:
-* Рандом, основанный на времени, требует небольшого ожидания (`time.sleep()` на 0.1 микросекунду), соответственно, при гигантских итерациях PyCustomRand будет уступать встроенному модулю `random` во времени.
-* Некоторые функции библиотеки PyCustomRand (функции выборки, распределений) настолько просто написаны, что могут быть недостаточно оптимизированными для гигантских выборок (+ добавляется накапливающееся микро-ожидание из-за проблемы выше).
+* Рандом, основанный на времени, требует небольшого ожидания (`time.sleep()` на 0.1 микросекунду), соответственно, при гигантских итерациях PyCustomRand будет немного уступать встроенному модулю `random` во времени.
+* Некоторые функции библиотеки PyCustomRand (функции выборки, распределений) настолько просто написаны, что могут быть недостаточно оптимизированными для гигантских выборок (в добавок учитывается небольшое накапливающееся ожидание из-за проблемы выше).
 
 ## 📦 Установка
 Установка библиотеки происходит через стандартный менеджер пакетов для Python:
@@ -78,7 +78,8 @@ pip install pycustomrand
 
 <details>
   <summary>➕ Альтернативные способы установки</summary>
-
+  Если у вас возникли проблемы с пакетным менеджером Python или прочие ошибки, то PyCustomRand можно установить другими способами:
+  
   <br>
 
   * Скачивание пакета на официальной странице PyPI:
@@ -102,7 +103,7 @@ pip install pycustomrand
 
 * `set_seed(seed=None)`
 Устанавливает начальное состояние генератора.
-  * `seed`: Любой объект, который преобразуется в строку — число/строка/список и др. Если `None` — используется системное время (случайная последовательность).
+  * `seed`: Любой объект, который преобразуется в строку — число/строка/список и др. Если `None` — "посев" сбрасывается, и используется системное время (случайная последовательность).
 
 * `_get_next_seed_state(current_seed)`
 Внутренняя функция для обновления состояния сида (LCG алгоритм).
@@ -239,7 +240,7 @@ print(sample(array, k=2, counts=[1, 2, 3, 4]))  # Список из k уника
 
 * `binomialvariate(n=1, p=0.5)` — Биномиальное распределение (алиас: `binomial`).
 Количество успехов в серии из `n` независимых испытаний с вероятностью успеха `p`.
-Используется в моделировании финансов и математике. *Примеры*: Сколько раз сейчас выпадет орёл, если подбросить монету 10 раз — `binomialvariate(n=10, p=0.5)`.
+Используется в математике и моделировании финансов. *Примеры*: Сколько раз сейчас выпадет орёл, если подбросить монету 10 раз — `binomialvariate(n=10, p=0.5)`.
 
 <details>
     <summary>🧩 Примеры 5</summary>
@@ -331,7 +332,7 @@ python -m unittest tests/test_round.py
 ```
 
 ### 1.2. Запуск конкретного теста в конкретном модуле
-Если вы модифицируете библиотеку, и у вас постоянно не проходит проверку какой-то один конкретный тест, то вы можете не затрачивать время на запуск всех тестов — вам достаточно запустить один конкретный тест конкретного модуля, например:
+Если вы модифицируете библиотеку, и у вас постоянно не проходит проверку какой-то один конкретный тест, то вы можете не тратить время на запуск всех тестов — вам достаточно запустить один конкретный тест конкретного модуля, например:
 
 ```python
 from tests.test_round import TestTrueRound
@@ -379,7 +380,7 @@ if __name__ == "__main__":
 PyCustomRand/                # Корень репозитория
 ├── .github/
 │   └── workflows/
-│       └── python-app.yml   # Конфигурация GitHub Actions: автоматический запуск тестов при каждом Push/PR
+│       └── python-app.yml   # Конфигурация GH Actions: автоматический запуск тестов при каждом Push/PR
 │
 ├── pycustomrand/            # Исходный код пакета
 │   ├── __init__.py            # Точка входа: инициализация пакета и алиасы функций
@@ -409,7 +410,7 @@ PyCustomRand/                # Корень репозитория
    ```bash
    python -m unittest discover tests
    ```
-5. Запушьте изменения (`git push origin feature/SomeFeature`);
+5. "Запушьте" изменения (`git push origin feature/SomeFeature`);
 6. Откройте **Pull Request**.
 
 ## 📄 Лицензия