Визуализация данных является неотъемлемой частью разведочного анализа данных (EDA). EDA включает в себя изучение наборов данных для выявления закономерностей, обнаружения аномалий и понимания взаимосвязей между переменными. Инструменты визуализации помогают представлять данные в понятной и интерпретируемой форме, позволяя аналитикам эффективно принимать решения на основе данных. Python с его обширной библиотечной экосистемой стал основным языком программирования для EDA.

В этой статье мы расскажем вам, как визуализировать данные с помощью Python для EDA. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или хотите усовершенствовать свои навыки, это руководство охватит основные инструменты, библиотеки и методы.

В этой статье мы рассмотрим, как Generative AI (GenAI) может ускорить очистку данных, в частности, для очистки адресов электронной почты и дней рождения. Мы решаем обычные проблемы использования регулярных выражений и показываем, как GenAI может вмешаться, чтобы сделать все проще и быстрее. Вы найдете фрагменты кода для генерации поддельных данных, добавления некоторых ошибок и использования Amazon Bedrock для интеллектуального исправления ошибок. Результаты? GenAI отлично справился со всеми исправлениями дней рождения, но некоторые электронные письма споткнулись из-за специальных символов.

Программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) — это мощные и гибкие аппаратные устройства, которые можно настроить для выполнения различных задач путем программирования их внутренних цепей. Традиционно программирование FPGA опиралось на языки описания оборудования (HDL), такие как Verilog и VHDL, которые специально разработаны для проектирования оборудования, но могут быть сложными для разработчиков программного обеспечения. С появлением MyHDL вы теперь можете использовать Python для написания аппаратной логики и конвертировать ее в Verilog или VHDL, что упрощает развертывание на FPGA.

В этой статье  мы покажем вам, как использовать Python и MyHDL для создания базового проекта программирования FPGA. Мы надеемся, что этот урок поможет новичкам преодолеть барьеры на пути к программированию FPGA!

Предпочтительный способ вызова pytest — через pytest команду. Даже приложение pytest-django не предоставляет команду управления для вызова pytest.

Предпочительно вызывать свой проект django из одного места, а именно из скрипта manage.py в корне проекта. В этой статье мы рассмотрим, как добавить команду pytest в файл manage.py.

Прежде чем начать, убедитесь, что Python установлен на вашем компьютере. 

В вашей Python IDE вам потребуется импортировать библиотеки pathlib и os. Обе они входят в стандартную библиотеку Python, поэтому вам не нужно устанавливать их отдельно.

Для начала необходимо получить путь к рабочему столу. Метод Path.home() возвращает домашний каталог текущего пользователя, к которому нужно добавить «Рабочий стол». 

Мир искусственного интеллекта полон возможностей, но для их реализации необходимы надежные инструменты. В этой статье мы рассмотрим 9 основных библиотек с открытым исходным кодом, которые станут незаменимыми помощниками для разработчика ИИ. Эти библиотеки предлагают широкий спектр функций, от автоматизации до мониторинга, и помогут вам создавать передовые решения в области искусственного интеллекта.

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, предоставляет различные способы инкапсуляции данных внутри класса.

Одним из ключевых аспектов этой инкапсуляции является видимость переменных класса, которые можно разделить на общедоступные, защищенные и частные. В этой статье мы рассмотрим, как определять общедоступные, частные и защищенные переменные в классе Python.

Поведение этих переменных сильно отличается от поведения других языков программирования. Эти элементы управления доступом — это всего лишь соглашения об именах в Python, а не фактическое сокрытие объектов.

При создании полнофункционального приложения важно понимать, что эти приложения состоят из двух основных компонентов: внешнего интерфейса (то, что пользователи видят и с чем взаимодействуют) и внутреннего интерфейса (который обрабатывает логику, взаимодействие с базой данных и связь между внешним интерфейсом и сервером).

В этом посте я расскажу вам, как настроить внутренний сервер с помощью Flask, легкого и универсального веб-фреймворка Python. Хотя мы не будем рассматривать полную настройку стека, это даст вам прочную основу для создания серверной части вашего приложения.

Для разработчиков Python управление зависимостями проекта – рутинная задача, которая часто остается незамеченной – до тех пор, пока не перестает быть таковой. Простота pip freeze > requirements.txt может быть привлекательной, но в более сложных проектах она может привести к неожиданным проблемам, которые нарушают рабочий процесс. Столкнувшись с несколькими препятствиями, я обнаружил более надежный и изысканный подход к управлению зависимостями, которым и хочу поделиться.

Хотите создавать впечатляющие графики и визуализации, но не знаете Python? Этот проект позволит вам без особых усилий генерировать код Python для создания графиков, используя ChatGPT. Просто опишите, как должен выглядеть ваш график, и ChatGPT сгенерирует код с помощью библиотеки Matplotlib. Теперь даже без опыта программирования вы сможете создавать профессиональные графики для своих данных. Не важно, кто вы: исследователь, аналитик данных или студент, ChatGPT поможет вам создавать информативные и эстетически привлекательные графики на Python.