docs(ru): small visual and text updates

Author: n1xsi

README.md

@@ -1,22 +1,26 @@
-<div align="center">
+<h1 align="center">
 
-  # PyCustomRand
+  PyCustomRand
 
   ![Python](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/Python-3.8+-blue?logo=pythonn)
   [![Last Commit](https://img.shields.io/github/last-commit/n1xsi/pycustomrand.svg)](https://github.com/n1xsi/pycustomrand/commits/main)
   [![Run Tests](https://github.com/n1xsi/PyCustomRand/actions/workflows/python-app.yml/badge.svg)](https://github.com/n1xsi/PyCustomRand/actions/workflows/python-app.yml)
 
-</div>
+</h1>
+
+<div align="center">
 
-🌐 **Languages:**
+🌐**Readme languages:**
 *🇷🇺 Русский* | <a href="README.en.md">🇬🇧 English</a>
 
+</div>
+
 <br>
 
-**PyCustomRand** — это Python-библиотека для генерации **псевдослучайных чисел**, основанная на алгоритме, использующем системное время с наносекундной точностью.
+**PyCustomRand** — это самописная Python-библиотека для генерации **псевдослучайных чисел**, основанная на алгоритме, использующем системное время с наносекундной точностью.
 
 Данный авторский проект создан для изучения алгоритмов и альтернативных подходов к генерации случайных чисел и их округлении.
-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.
+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 — более простую, с наибольшей энтропией и математическим округлением.
 
 > [!WARNING]
 > PyCustomRand *пока* **не является** криптографически стойкой библиотекой и **не предназначена** для использования в системах безопасности!
@@ -26,7 +30,7 @@
 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 или дополнять под себя.
-* В большинстве своём PyCustomRand выдаёт более *"энтропичный"* результат при нескольких генерациях подряд по сравнению со встроенным `random`-модулем.
+* В большинстве своём PyCustomRand выдаёт более *«энтропичный»* результат при нескольких генерациях подряд по сравнению со встроенным `random`-модулем.
   * <details>
       <summary>📊 Сравнение с диаграммами</summary>
       
@@ -65,10 +69,10 @@ PyCustomRand писался как альтернатива этим двум в
       *   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 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").
+* 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:
@@ -108,7 +112,7 @@ 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` — "посев" сбрасывается, и 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).
@@ -299,8 +303,8 @@ print(random_bool())       # Случайное значение True/False, н
 
 
 ### 🎯 О модуле `true_round`
-Модуль решает проблему "банковского округления" в Python 3, где `round(x.5)` округляется до ближайшего чётного числа.
-`true_round` использует **честное математическое округление** (отсюда и название "true" — истинное/честное).
+Модуль решает проблему «банковского округления» в Python 3, где `round(x.5)` округляется до ближайшего чётного числа.
+`true_round` использует **честное математическое округление** (отсюда и название «true» — истинное/честное).
 
 Для удобства модуль может быть импортирован напрямую из пакета (`from pycustomrand import true_round`).
 
@@ -366,9 +370,9 @@ if __name__ == "__main__":
 Результат в консоли показывает:
 * На какой сейчас итерации находится диагностика (каждые 5 секунд);
 * Полное время выполнения генерации;
-* Таблицу с количеством попаданий в каждую "корзину" (диапазон);
+* Таблицу с количеством попаданий в каждую «корзину» (диапазон);
 * Процентное отклонение от идеального распределения;  
-* Вердикт: "Отличное равномерное распределение" или предупреждение о перекосах.
+* Вердикт: «Отличное равномерное распределение» или предупреждение о перекосах.
 
 <details>
   <summary>📊 Пример результата диагностики</summary>
@@ -416,7 +420,7 @@ 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