Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍83🔥22❤18🏆2💊1
Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA
1. Одновариативный анализ
2. Двухвариативный анализ
3. Многовариативный анализ
4. Временные ряды
5. Текстовый анализ
6. Кастомизация
7. Сохранение и показ
👉 @PythonPortal
1. Одновариативный анализ
df.hist()
— гистограмма числовых колонокsns.boxplot(data=df, y='col')
— боксплот распределенияsns.kdeplot(data=df['col'])
— график плотностиdf['col'].value_counts().plot(kind='bar')
— столбчатая диаграмма частот2. Двухвариативный анализ
sns.scatterplot(data=df, x, y)
— диаграмма рассеянияsns.regplot(data=df, x, y)
— рассеяние + линия регрессииsns.barplot(x, y, data=df)
— сравнение категорий по значениямsns.violinplot(data=df, x, y)
— распределение по категориямsns.boxplot(x, y, data=df)
— сравнение распределений3. Многовариативный анализ
sns.pairplot(df)
— матрица scatter-графиковsns.heatmap(df.corr(), annot=True)
— тепловая карта корреляцийsns.jointplot(data=df, x='x', y='y')
— scatter + распределениеplt.scatter(x, y, c=z)
— scatter с цветом по переменнойsns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z')
— scatter с цветовой категорией4. Временные ряды
df.plot(x='date', y='value')
— базовый временной графикdf.rolling(window).mean().plot()
— скользящее среднееseasonal_decompose(df['col'])
— разложение временного рядаsns.lineplot(data=df, x='date', y='value')
— временной ряд с интервалами5. Текстовый анализ
WordCloud().generate(text)
— облако словFreqDist(words).plot()
— частотный графикsns.barplot(x=words, y=frequencies)
— частоты слов в столбиках6. Кастомизация
plt.title('Заголовок')
— заголовокplt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y')
— подписи осейplt.xticks(rotation=45)
— поворот подписейplt.tight_layout()
— авторасстановкаplt.figure(figsize=(10, 6))
— размер графика7. Сохранение и показ
plt.show()
— показать графикplt.savefig('график.png')
— сохранитьplt.close()
— закрыть окно графикаPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27👍19🔥18
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Откопал шикарную штуку — Python Tutor
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
👉 @PythonPortal
Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии
Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений
Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤107🔥46👍25💊7
Модификаторы доступа в Python
Разбираем, как
Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
👉 @PythonPortal
Разбираем, как
public, protected
и private
переменные и методы управляют доступом внутри классовПонимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍103❤20🔥14😁4👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
👉 @PythonPortal
Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском)
Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению
Сохраняй и делись с другом 🍯
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤58👍23🔥10
Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
Для начала установи необходимые зависимости через
После установки можно отрисовать карту всего парой строк:
Функция
🔹 Адрес (например, "
🔹 Координаты (например,
🔹 Границы в формате
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal
Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй
prettymaps
Для начала установи необходимые зависимости через
pip
:pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"
После установки можно отрисовать карту всего парой строк:
import prettymaps
plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')
Функция
plot()
принимает один из следующих вариантов запроса:Porto Alegre
")(-30.0324999, -51.2303767)
)GeoDataFrame
Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤118👍53🔥22😁1🏆1
В Python 3.12+ можно использовать оператор
Эти псевдонимы могут быть также обобщёнными (generic)
Это гораздо короче и удобнее, чем эквивалентный код до Python 3.12 с использованием
👉 @PythonPortal
type
для создания псевдонимов типовЭти псевдонимы могут быть также обобщёнными (generic)
Это гораздо короче и удобнее, чем эквивалентный код до Python 3.12 с использованием
TypeAlias
и TypeVar
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍70🤔11❤8🔥6🏆2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это прекрасное чувство, когда только начинаешь учить Python и пытаешься уложиться в час 😂
👉 @PythonPortal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁165🤣75👍15❤9🔥8😢8🤔1🏆1
ООП_в_Python.pdf
1.2 MB
Принёс вам толковую лекцию про ООП в Python на русском
— Что такое ООП;
— Классы и зачем они нужны;
— Достоинства и недостатки механизма ООП;
— Конструктора класса;
— База по ООП: объекты, наследование, инкапсуляция, полиморфизм и д.р.
👉 @PythonPortal
— Что такое ООП;
— Классы и зачем они нужны;
— Достоинства и недостатки механизма ООП;
— Конструктора класса;
— База по ООП: объекты, наследование, инкапсуляция, полиморфизм и д.р.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍98🔥21❤14🤝3🤯1🌭1💊1
NVIDIA завезла нативную поддержку Python в CUDA
Теперь можно напрямую использовать ускорение на GPU прямо из Python — что сильно упрощает работу над проектами в сфере ИИ, машинного обучения и научных вычислений. Никаких обёрток, костылей и танцев с C/C++.
— CUDA Core — переосмыслен для Python: здесь сделан упор на JIT-компиляцию и минимизацию зависимостей
— cuPyNumeric — прокачанная версия NumPy, работающая на GPU
— NVMath — поддержка линейной алгебры, совместима с хостом и устройством
— Добавлены инструменты для профилирования и анализа кода
— Новый подход к параллельным вычислениям — CuTile. Абстракция не на уровне потоков, а на уровне массивов и тайлов
Посмотреть презентацию можно тут✌️
👉 @PythonPortal
Теперь можно напрямую использовать ускорение на GPU прямо из Python — что сильно упрощает работу над проектами в сфере ИИ, машинного обучения и научных вычислений. Никаких обёрток, костылей и танцев с C/C++.
— CUDA Core — переосмыслен для Python: здесь сделан упор на JIT-компиляцию и минимизацию зависимостей
— cuPyNumeric — прокачанная версия NumPy, работающая на GPU
— NVMath — поддержка линейной алгебры, совместима с хостом и устройством
— Добавлены инструменты для профилирования и анализа кода
— Новый подход к параллельным вычислениям — CuTile. Абстракция не на уровне потоков, а на уровне массивов и тайлов
Посмотреть презентацию можно тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥63👍29❤10🤝6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Крутейшая онлайн-платформа для практики программирования, которая предлагает более 7000 упражнений на 75 различных ЯП
Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом.
А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу✌️
👉 @PythonPortal
Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом.
А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤51👍21🔥4🤔2
Как найти производную функции с помощью Python
1. Импортируем нужные модули для математики и вывода
2. Включаем красивый вывод формул
3. Объявляем переменную x и функцию f(x)
4. Задаём выражение: f(x) = x^3 + 2x^2 + 5x + 3
5. Находим производную по x
6. Показываем исходную функцию и её производную
👉 @PythonPortal
1. Импортируем нужные модули для математики и вывода
2. Включаем красивый вывод формул
3. Объявляем переменную x и функцию f(x)
x = symbols('x')
f = Function('f')(x)
4. Задаём выражение: f(x) = x^3 + 2x^2 + 5x + 3
f_expr = x**3 + 2*x**2 + 5*x + 3
5. Находим производную по x
df = diff(f_expr, x)
6. Показываем исходную функцию и её производную
display(Eq(f, f_expr))
display(Eq(diff(f, x), df))
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍96❤20🔥14👀4💊1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁245👍37🔥15❤14🤣7💊2😢1