По мере роста числа новых веб-фреймворков вопрос выбора подходящего для проекта становится все более и более сложным. Поэтому изучение преимуществ и функций и понимание того, что вы можете создать с помощью каждого из них, является обязательным для каждого разработчика и создателя бизнеса.

Среди прочих в последнее время очень сильно выделился фреймворк Flutter. В мире мобильных телефонов спрос на такие универсальные, удобные фреймворки для разработки соответствующего программного обеспечения значительно растет.

Графики водопада (или диаграммы) часто используются для демонстрации кумулятивного изменения определенного значения с течением времени. В качестве альтернативы они могут использовать фиксированные категории (например, определенные события) вместо времени. Таким образом, такого рода сюжет может быть очень полезен при проведении презентаций для заинтересованных сторон бизнеса, поскольку мы можем легко показать, например, эволюцию доходов нашей компании/клиентской базы с течением времени.

Streamlit - это платформа веб-приложений, которая помогает нам создавать и разрабатывать веб-приложения на основе Python, которые можно использовать для обмена результатами аналитики, создания сложных интерактивных интерфейсов и иллюстрации новых моделей машинного обучения.
Вкратце, думайте об этом как о взаимодействующем интерфейсе для всех ваших задач машинного обучения, от предоставления обзора бизнес-модели до EDA и объяснения обучения и влияния модели!

Обычно, когда мы думаем о создании и распространении в Интернете панели мониторинга визуализации или приложения машинного обучения на Python (скажем) для наших коллег / товарищей по команде / заинтересованных сторон или в качестве нашего портфолио, мы полагаемся на старых добрых гигантов, таких как Django или Flask.

Представьте, что вы являетесь участником игры «жизнь и смерть» в стиле Squid-game (шоу Netflix). Вам нужно выбрать только два поля данных, которые присутствуют в большинстве данных вокруг нас. Я могу с уверенностью сказать, что два поля данных о местоположении - широта и долгота - могут вас спасти.

В этом руководстве мы обсудим детали создания различных синтетических наборов данных с использованием библиотек Numpy и Scikit-learn. Мы увидим, как можно сгенерировать разные образцы из разных распределений с известными параметрами.

Мы также обсудим создание наборов данных для различных целей, таких как регрессия, классификация и кластеризация. В конце мы увидим, как мы можем создать набор данных, имитирующий распределение существующего набора данных.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно при визуализации более чем одной переменной вы хотите добавить к графику легенду, объясняющую, что представляет каждая переменная.

В этой статье мы рассмотрим, как добавить легенду к графику Matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно графики и визуализации Matplotlib делятся с другими.

В этой статье мы рассмотрим, как сохранить график в виде файла изображения с помощью Matplotlib.

Анализ и визуализация данных - самый важный и трудоемкий процесс. Нам нужно потратить много времени, чтобы четко проанализировать, о чем эти данные и что они пытаются рассказать. Мы используем различные типы библиотек и функций Python для визуализации шаблонов и аномалий в наборе данных, чтобы познакомиться с набором данных.  

В этой статье мы изучим процесс сбора данных в Twitter, обработки текста и географического отображения данных. Мы будем иметь дело с подмножеством данных, имеющим ключевые слова #python и #javascript.