Python Machine Learning
Картинка анонса

Топ 8 «потайных» библиотек Python для ML в 2021 году

Python – один из самых часто используемых при машинном обучении языков программирования. На данный момент насчитывается более 137 000 библиотек и 198 000 пакетов, применяемых в данной области. В сообществе DataScientist-ов наиболее популярны pandas, NumPy – для манипуляций с данными, matplotlib, seaborn, plotpy – для визуализации данных, scikit-learn, TensorFlow – для разработки моделей. Однако, в этой статье мы расскажем о малоизвестных в мире DS библиотеках.

Python Machine Learning
Картинка анонса

Топ 8 «потайных» библиотек Python для ML в 2021 году

Python – один из самых часто используемых при машинном обучении языков программирования. На данный момент насчитывается более 137 000 библиотек и 198 000 пакетов, применяемых в данной области. В сообществе DataScientist-ов наиболее популярны pandas, NumPy – для манипуляций с данными, matplotlib, seaborn, plotpy – для визуализации данных, scikit-learn, TensorFlow – для разработки моделей. Однако, в этой статье мы расскажем о малоизвестных в мире DS библиотеках.

Графики Python
Картинка анонса

Генерация синтетических табличных данных на Python

Всем привет! Сегодня речь пойдет об одной полезной области в Data Science – синтетические данные. Это данные, которые не получены напрямую из целевых источников, а являются смоделированными по набору условий или небольшому сэмплу реальных данных.

Python Pandas
Картинка анонса

Создаем отчеты для моделей машинного обучения с evidently

Evidently помогает оценивать и контролировать модели в производственной среде. Сегодня я расскажу как создать такой отчет.

Python Pandas
Картинка анонса

Визуализация в Python. Seaborn.

Одной из важных тенденций современности выступает визуализация. Она позволяет представить информацию в более простом для понимания виде.
Существует множество инструментов для преобразования данных в графику. Один из них — библиотека Seaborn в Python, в основу которой была взята библиотека mathplotlib. Она имеет тесное взаимодействие со структурами данных Pandas и по мощности сравнима с mathplotlib. Однако функционал Seaborn шире и имеет большую абстракцию для упрощения графиков.
Архитектура этой библиотеки дает возможность быстро проанализировать нужные вам данные. Упрощение во многом позволяет создавать диаграммы, которые в полной мере соответствуют поставленным задачам.
Неоспоримое преимущество Seaborn заключается в непосредственной работе с объектами dataframe из pandas, что значительно упрощает работу.

Графики Визуализация
Картинка анонса

Визуализация результата алгоритма Nettack при помощи библиотеки matplotlib с использованием пакета pyplot.

Рассмотрим визуализацию результата работы алгоритма Nettack, основанного на инкрементных вычислениях.  Для выполнения визуализации необходимо использовать библиотеку matplotlibс использованием пакета pyplot. Matplotlib — библиотека, вдохновлённая эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Важнейшей особенностью этой библиотеки является глобальные стиль, т.е. легкодоступность функций для пользователей на верхнем уровне и отсутствие концепции импорта python. Обозначим импортированный пакет как plt […]

Python Power Bi
Картинка анонса

Разработка аналитических веб-приложений с использованием библиотеки Streamlit

Большую популярность набирает библиотека для построения интерактивных приложений Streamlit. Опытом ее использования я хочу поделиться.

Графики Визуализация
Картинка анонса

Игровой движок для 3D визуализации данных

Наверное, каждый из нас, анализируя набор данных, задумывался: «Как было бы полезно рассмотреть его со всех сторон, взглянуть на него под другим углом». Стандартная и уже привычная всем 2D визуализация не предоставляет нам такую возможность, но что, если использовать 3D?

Загрузить ещё