В посте познакомимся с библиотекой ipywidgets, которая позволяет добавлять интерактивные элементы в Jupyter Notebook.

Как применяя предобработку, визуализировать данные по заболеваниям COVID-19 с помощью стат. анализа и Python

Доброе утро! Сегодня я рассмотрю работу по численным методам, реализованную на Python, а также различные возможности графических библиотек – Tkinter и PyQt5.

Для визуализации данных в Python представлен ряд весьма популярных библиотек, о которых не раз упоминалось в постах на сайте NewTechAudit – это seaborn, matplotlib, plotly. И есть еще одна библиотека, которая чаще всего используется для построения Treemap (древовидной карты) – библиотека squarify, о работе которой я расскажу в этом материале на примере небольших наборов данных.

В посте рассмотрю способы анимации построения графиков в Matplotlib: объединение кадров в анимационный файл и использование функции matplotlib.animation.FuncAnimation.

Всем привет!
Сейчас Covid-19 «сбавил обороты», но не сказал «прощай». В этом посте предлагаем сравнить несколько моделей развития пандемии, а также проанализировать распространение болезни среди вакцинированного и невакцинированного населения

Data Scientist работает с огромным объемом данных, который необходимо проанализировать и обработать. Одним из подходов к анализу данных является их визуализация с использованием графического представления.