В этой статье рассмотрим метод визуализации данных для 2-мерных временных рядов данных с использованием imageio

Существует два фундаментальных подхода к хранению данных: широкие и длинные данные. Узнайте, что это значит и как работать с этими данными.

Почему необходимо использовать структуру проекта?

Когда мы думаем о науке/анализе данных, мы часто думаем, что речь идет только о результатах, диаграммах, цифрах, идеях или визуализации. Хотя эти конечные продукты, как правило, являются главным событием, легко сосредоточиться на том, чтобы продукт выглядел красиво, и забыть о качестве кода, возможности повторного использования и возможности сотрудничать с другими, и для этого важна структура проекта.

Мы рассмотрим методы и фрагменты кода для документации Python, кодирования, тестирования, проверки и непрерывной интеграции.

Есть примеры кода Python до и после, в которых применяется каждый метод.

В качестве специалиста по данным, вы должны тратить большую часть своего времени на получение информации из данных, не дожидаясь завершения работы вашего кода. Написание эффективного кода Python может помочь сократить время выполнения и сэкономить вычислительные ресурсы, что в конечном итоге освободит вас для выполнения более важных задач.

Как известно, мы используем функции для автоматизации процессов в программном обеспечении.

В этой статье мы рассмотрим, как создать интуитивно понятные и полные таблицы условной вероятности для визуализации и понимания моделей причинно-следственных связей в 1 строке кода Python.

К концу этой статьи вы сможете генерировать визуально богатые таблицы условной вероятности всего за одну строку Python, и у вас будет полный доступ к исходному коду и документации.

Причинно-следственный вывод является горячей темой на данный момент, но различные существующие библиотеки могут быть усложнены противоречивой документацией и примерами, и большинство доступных статей и сообщений сосредоточены на конкретном аспекте причинно-следственного вывода, не охватывая все, что нужно знать специалисту по данным.

Нормальное распределение — это тип распределения, который, вероятно, наиболее часто упоминается и используется статистиками. Вероятно, это первое распределение, которое вы будете изучать на уроках статистики. Что это за раздача, собственно? Его также называют распределением Гаусса, и оно представляет собой распределение случайно сгенерированных переменных, напоминающее колоколообразную кривую. Он характеризуется средним значением и стандартным отклонением. Эти два значения определяют конкретную форму распределения, хотя общая колоколообразная форма не изменится так сильно. Например, небольшое стандартное отклонение относительно среднего дает крутой график, а большое стандартное отклонение дает плоский график.

Не используйте .append() повторно, используйте .extend()

Что произойдет, если у вас много пакетов Python, и вы хотите установить их в один клик и легко отредактировать, это то, что мы сделаем в этой статье, так что сделайте вдох и вперед.