WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-visualization'


Введение в Python для науки о данных: руководство для начинающих
Python — это популярный язык программирования высокого уровня, который широко используется в науке о данных, машинном обучении и научных вычислениях. Это отличный выбор для начинающих благодаря простому в освоении синтаксису и множеству библиотек и инструментов, которые позволяют выполнять сложные задачи анализа данных всего несколькими строками кода. В этом сообщении блога я познакомлю вас с основами использования Python для обработки данных. Мы рассмотрим следующие темы: Настройка..

Моделирование межпланетного космического путешествия в Python
Моделирование переброски виртуального космического корабля с Земли на Марс с помощью Python. Трансфер Хомана был основным методом для всех лунных и межпланетных космических путешествий в течение последних нескольких десятилетий. В этой статье будет смоделирована переброска виртуального космического корабля с Земли на Марс с помощью Python. Недавно я повторно посетил свои папки Msc и наткнулся на несколько сценариев, с которыми я играл около четырех лет назад, проводя исследования...

Специальные возможности Веб-разработка — Как сделать приложения R Shiny доступными — R-программирование
Могут ли ваши информационные панели R Shiny использоваться всеми пользователями? Сегодня мы рассмотрим специальные возможности R Shiny — концепцию, которую должен знать любой веб-разработчик. Крайне важно, чтобы вы обратили внимание на доступность R Shiny на раннем этапе. Почему? Потому что вы хотите убедиться, что ваши данные…

Лучшие статьи для чтения по алгоритму среднего сдвига
Асимптотическая эквивалентность алгоритма среднего сдвига и ClusterTree ( arXiv ) Автор: Эри Ариас-Кастро , Ваньли Цяо Аннотация . Два важных непараметрических подхода к кластеризации появились в 1970-х годах: кластеризация по наборам уровней или кластерному дереву, как было предложено Хартиганом, и кластеризация по градиентным линиям или градиентному потоку, как предложили Фукунага и Хостелер. В недавней статье мы аргументируем тезис о том, что эти два подхода..

Создание профессиональных графиков в MATLAB
Имея в нашем распоряжении множество связанных с графиком функций в MATLAB, иногда может быть сложно выбрать, какую из них использовать для представления графика. Далее я расскажу о некоторых простых функциях, которые могут быстро улучшить эстетическую привлекательность графиков, позволяя вам уделять больше времени анализу тенденций в данных. Вот три примера (как мне кажется) эстетических и профессиональных сюжетов, которые я создал в прошлом, внеся простые изменения, такие как те, о..

Обзор проектов Kickstarter - Простое исследование данных на Python
Обзор проектов Kickstarter - Простое исследование данных на Python В данной статье анализируется набор данных из примерно 380 000 проектов Kickstarter . Я проведу вас через простое исследование данных с помощью Python, чтобы раскрыть интересную информацию о проектах Kickstarter и о том, какие атрибуты важны, когда дело доходит до проверки успеха (или неудачи) определенного проекта. В общем, мы рассмотрим базовую визуализацию данных и разработку функций с помощью Python. 1. Общие..

Сравнение Matplotlib, Seaborn, Plotly и Plotnine
Наряду с информацией о типе графиков, который подходит каждому. Matplotlib — это библиотека визуализации данных на Python, которая часто используется для создания статических двумерных графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Matplotlib для создания простого линейного графика: import matplotlib.pyplot as plt # Create some data x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 25, 30] # Use Matplotlib to create a line plot plt.plot(x, y) # Show the plot plt.show() Seaborn — это..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]