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..