PRO_PYTHON_CODE Telegram 1273
1️⃣0️⃣ Полезных инструментов специалиста Data Science

Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы для анализа данных и сравнивать несколько базовых моделей без необходимости вручную писать код или настраивать параметры.

fastparquet – библиотека, ускоряющая ввод-вывод Pandas в 5 раз. fastparquet – это высокопроизводительная реализация формата Parquet на Python, предназначенная для бесперебойной работы с фреймами данных Pandas. Она обеспечивает быструю производительность чтения и записи, эффективное сжатие и поддержку широкого спектра типов данных.

DataDreamer – это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для легкого создания промптов, синтетических данных и рабочих моделей машинного обучения.

SciencePlots – полезная библиотека для быстрого создания графиков matplotlib для презентаций, исследовательских работ.

Tensorflow-GNN. Новая библиотека Tensorflow-GNN для работы с графовыми нейросетями. Эта крутая библиотека ориентирована на гетерогенные графы, то есть те, у которых узлы и рёбра могут быть различных типов.

PyGWalker – инструмент, который упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.

Feather – библиотека, которая предназначена для чтения и записи данных с устройств. Данная библиотека отлично подходит для перевода данных из одного языка в другой. Также она способна достаточно быстро считывать большие массивы данных

Ibis – обеспечивает доступ между локальным окружение в Python и удаленными хранилищами данных (например, Hadoop)

Dask – эта библиотека позволяет эффективно организовывать параллельные вычисления. Коллекции больших данных хранятся здесь как параллельные массивы/списки и позволяют работать с ними через Numpy/Pandas.

Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке. Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта.

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/pro_python_code/1273
Create:
Last Update:

1️⃣0️⃣ Полезных инструментов специалиста Data Science

Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы для анализа данных и сравнивать несколько базовых моделей без необходимости вручную писать код или настраивать параметры.

fastparquet – библиотека, ускоряющая ввод-вывод Pandas в 5 раз. fastparquet – это высокопроизводительная реализация формата Parquet на Python, предназначенная для бесперебойной работы с фреймами данных Pandas. Она обеспечивает быструю производительность чтения и записи, эффективное сжатие и поддержку широкого спектра типов данных.

DataDreamer – это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для легкого создания промптов, синтетических данных и рабочих моделей машинного обучения.

SciencePlots – полезная библиотека для быстрого создания графиков matplotlib для презентаций, исследовательских работ.

Tensorflow-GNN. Новая библиотека Tensorflow-GNN для работы с графовыми нейросетями. Эта крутая библиотека ориентирована на гетерогенные графы, то есть те, у которых узлы и рёбра могут быть различных типов.

PyGWalker – инструмент, который упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.

Feather – библиотека, которая предназначена для чтения и записи данных с устройств. Данная библиотека отлично подходит для перевода данных из одного языка в другой. Также она способна достаточно быстро считывать большие массивы данных

Ibis – обеспечивает доступ между локальным окружение в Python и удаленными хранилищами данных (например, Hadoop)

Dask – эта библиотека позволяет эффективно организовывать параллельные вычисления. Коллекции больших данных хранятся здесь как параллельные массивы/списки и позволяют работать с ними через Numpy/Pandas.

Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке. Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта.

@pro_python_code

BY Python RU







Share with your friend now:
tgoop.com/pro_python_code/1273

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Concise Ng, who had pleaded not guilty to all charges, had been detained for more than 20 months. His channel was said to have contained around 120 messages and photos that incited others to vandalise pro-government shops and commit criminal damage targeting police stations. Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram. To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. 3How to create a Telegram channel?
from us


Telegram Python RU
FROM American