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.

Для начала зайдите в свой терминал и создайте новую папку с помощью команды mkdir. Это папка, в которой будет храниться вся работа над проектом, над которым вы работаете.

Все еще в вибрациях регулярных выражений, я собираюсь поделиться решением для простой задачи кода HackerRank, которую я принял на прошлой неделе. Я использовал регулярные выражения, чтобы решить эту проблему, и я опишу решение, объяснив две групповые конструкции, которые я использовал как часть решения: просмотр назад и просмотр вперед.

Amazon Personalize позволяет разработчикам, не имеющим опыта машинного обучения, легко встраивать сложные возможности персонализации в свои приложения. С помощью Personalize вы предоставляете поток действий из своего приложения, а также список элементов, которые хотите порекомендовать, и Personalize обработает данные для обучения модели персонализации, настроенной для ваших данных.

Усильте свою разработку на Python

Зачем писать пользовательские функции, если за вас это может сделать библиотека? Библиотеки — лучшие друзья и спасители жизни разработчиков. На мой взгляд, хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек. Я думаю, что при использовании библиотеки большинство людей сначала видят, сколько звезд она имеет на GitHub. Здесь я составил список из 7 самых популярных библиотек Python, которые помогут вам в разработке.