Превью для статьи

Визуализация в Python: matplotlib

Добрый день!
Про возможность отрисовки графиков в Python знают многие, но что с настройкой графиков? Представим, вам хотелось бы сделать стандартный график в Python более информативным — развернуть его, добавить/убрать легенду, оси — или более привлекательным на вид – «поиграть» с цветом или шрифтом.
Расскажу о библиотеке matplotlib, которая позволяет строить графики любых, даже самых сложных форм, а впоследствии настраивать их так, чтобы добиться максимальной читаемости и информативности.

Превью для статьи

Python для анализа рынка ценных бумаг

За последние 2 года количество участников фондового рынка в России по данным Московской биржи выросло в 5 раз (с 3 до 15 миллионов человек). При этом количество активных клиентов (совершающих как минимум одну сделку в месяц) возросло в 8 раз. Такие показатели говорят о том, что помимо возросшей активности клиентов на фондовом рынке, так же возрастает и количество задач которые нужно решать аудиторам.

Превью для статьи

QlikView основные объекты визуализации

В предыдущей статье я описал методы трансформации данных и построения модели в QlikView (далее – QV). Следующим этапом разработки является создание непосредственно дэшборда (далее –DB), который будет доступен для пользователей. Проект DB  представляет из себя лист или набор листов, на которых расположены объекты визуализации данных: Добавить лист  можно при помощи пункта меню «Layout-Add Sheet…». Удалить […]

Превью для статьи

Визуализация данных с помощью веб-фреймворка Dash

Добрый день! Сегодня разберем пример работы с Веб-фреймворком Dash.

Превью для статьи

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.

Превью для статьи

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.

Превью для статьи

Создаем отчеты для моделей машинного обучения с evidently

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

Data News