Публикации по теме 'data-visualization'
Обработка событий мыши в OPEN CV — ЧАСТЬ 3
Для части 2 нажмите здесь , а для части 1 нажмите здесь .
В этой части сначала я покажу некоторые операции обработки событий мыши на изображении, а также некоторые на видео.
Теперь давайте начнем со списками событий мыши в OPEN CV —
evt=[i for i in dir(cv2) if 'EVENT' in i]
print(evt)
#output
['EVENT_FLAG_ALTKEY', 'EVENT_FLAG_CTRLKEY', 'EVENT_FLAG_LBUTTON', 'EVENT_FLAG_MBUTTON', 'EVENT_FLAG_RBUTTON', 'EVENT_FLAG_SHIFTKEY', 'EVENT_LBUTTONDBLCLK', 'EVENT_LBUTTONDOWN',..
Pandas AI : сделайте панд более интеллектуальными
Анализ данных является важным аспектом любого бизнеса или организации, которая имеет дело с большими объемами данных. С увеличением объема собираемых данных может оказаться непростой задачей анализировать и извлекать из них содержательную информацию. Pandas — это популярная библиотека Python для анализа и обработки данных, которая широко используется аналитиками данных и учеными.
Однако, несмотря на свою популярность, Pandas имеет некоторые ограничения. Одним из основных ограничений..
Анализ цен на жилье и прогноз GTA
1. Введение: бизнес-задача
Как житель района Большого Торонто (GTA) более 10 лет, я хотел бы выбрать данные GTA в качестве основного проекта прикладной науки о данных. Основная идея заключается в использовании данных о местах проведения и рейтинге школ для прогнозирования цены на жилье . Кроме того, обратите внимание на некоторые взаимосвязи или схемы между различными факторами.
Торонто — крупнейший город Канады, однако, по сравнению с этими крупнейшими городами мира, у нас в..
Какую историю рассказывают ваши данные?
Рассказывание историй о данных — это способность эффективно передавать идеи из набора данных с помощью повествований и визуализаций. Его можно использовать, чтобы поместить аналитические данные в контекст и вдохновить вашу аудиторию на действия. В этой статье я проведу исследование данных в наборе данных Iris. Цель этой статьи — проиллюстрировать важность исследования данных и создать основанную на правилах систему для классификации набора данных Iris, используя только исследование данных...
4 библиотеки Python для базовой обработки данных
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных необходимо знание pandas, numpy, matplotlib и scikit-learn.
Введение
Для 1-го и 2-го уровней науки о данных требуется владение библиотеками pandas , numpy , matplotlib и scikit-learn . существенный. Если вы освоите эти 4 пакета, вы сможете выполнять задачи уровня 1 и 2 с использованием Python, как описано ниже.
1. Базовый уровень
На первом уровне соискатель науки о данных должен уметь работать с наборами данных, обычно..
Путь GitHub к 128 миллионам публичных репозиториев
С твердыми цифрами
В Simiotics мы пишем много кода, который анализирует код. GitHub - это крупнейшее в мире хранилище исходного кода. Это означает, что мы тратим много времени на анализ данных с GitHub. зеркало - это проект с открытым исходным кодом, в котором используются некоторые из наших поисковых роботов.
Хронология GitHub документирует рост доминирования GitHub как бизнеса. Мы будем использовать данные, собранные зеркалом , чтобы дополнить эту временную шкалу статистикой..
Создание столбчатых диаграмм с помощью JavaScript — Отображение лучших игроков с битой на чемпионате мира ICC среди мужчин T20
Имея данные повсюду, мы должны знать, как представить их графически, чтобы лучше (и быстрее) понять, что они нам говорят. Одной из наиболее распространенных техник визуализации данных являются столбчатые диаграммы, и я хочу показать вам, как легко создавать интерактивные диаграммы с помощью JavaScript.
Столбчатая диаграмма – это простой, но эффективный способ отображения данных, когда вам нужно сравнить значения. Из этого руководства вы научитесь создавать его различные вариации —..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..