Не все знают, что Python не задумывался создателями как язык для анализа данных. Однако сегодня это один из самых лучших языков для статистики, машинного обучения, прогнозной аналитики, а также стандартных задач по обработке данных. Python — язык с открытым кодом, и специалисты по data scienceએ стали создавать инструменты, чтобы более эффективно выполнять свои задачи. Сайт DEV.BY со ссылкой на ресурс Data36 опубликовал пять сторонних библиотек и пакетов, не встроенных в Python 3, которые должен знать каждый аналитик.
Нескучный NumPy
Практикум №3 — Numpy, Matplotlib и СЛАУ
Если кратко, то:
- Установка и настройка numpy и matplotlib под PyCharm;
- Несколько задач для демонстрации возможностей;
- 30 задач матричной алгебры;
- Решение систем линейных алгебраических уравнений;
- Демонстрационная программа решения СЛАУ мотодом Гаусса;
- Персональное задание с набором из 5 СЛАУ, которые надо решить с использованием numpy.
Множество Мандельброта на Python
В 1985 году я прочитал статью Александра К. Дьюдни, ведущего раздел занимательной науки журнала “Scientific Americanએ”, о множестве Мандельброта, написал программу его визуализации на цветном телевизоре, подключенном через модуль крейта CAMAC к машинке MERA-CAMAC-125/СМ4А. После чего мы с коллегами могли часами генерировать и рассматривать завораживающие картинки, записывая выдающиеся в файлы на память. После упомянутой публикации подобные множества стали необычайно популярны, например, множество Мандельброта использовал в качестве своей эмблемы фонд Соросаએ. Гораздо позже, лет через десять, когда меня поразил Парадокс береговой линииએ, я узнал красивое и непонятное словосочетание «голоморфная динамика».
Голоморфная динамикаએ — область математики, где живут множество Мандельбротаએ и множество Жюлиаએ, где кроме красивых картинок есть красивые теоремы, а что самое главное, до сих пор есть неразгаданные загадки. Впрочем, я не математик и в этой области у меня самостоятельных работ нет, что, однако, не помешает вспомнить прошлое и рассказать, как строить завораживающие картинки на популярном языке Python.
Дальше веселее
PyGame — шпаргалка для использования
Основные модули пакета Pygame
| Модуль | Назначение |
|---|---|
| pygame.cdrom | Доступ к CD-приводам и управление ими |
| pygame.cursors | Загружает изображения курсора |
| pygame.display | Доступ к дисплею |
| pygame.draw | Рисует фигуры, линии и точки |
| pygame.event | Управление внешними событиями |
| pygame.font | Использует системные шрифты |
| pygame.image | Загружает и сохраняет изображение |
| pygame.joystick | Использует джойстики и аналогичные устройства |
| pygame.key | Считывает нажатия клавиш с клавиатуры |
| pygame.mixer | Загружает и воспроизводит мелодии |
| pygame.mouse | Управляет мышью |
| pygame.movie | Воспроизведение видеофайлов |
| pygame.music | Работает с музыкой и потоковым аудио |
| pygame.overlay | Доступ к расширенным видеоизображениям |
| pygame | Содержит функции Pygame высокого уровня |
| pygame.rect | Управляет прямоугольными областями |
| pygame.sndarray | Манипулирует звуковыми данными |
| pygame.sprite | Управление движущимися изображениями |
| pygame.surface | Управляет изображениями и экраном |
| pygame.surfarray | Манипулирует данными пикселей изображения |
| pygame.time | модуль pygame для управления временем и частотой кадров |
| pygame.transform | Изменение размера и перемещение изображений |
Программирование на языке Python для сбора и анализа данных
Специально для визуалов в дополнение к очным занятиям. Есть что повторить и очень, очень, очень много нового и интересного.
Объемный видео курс рассматривающий как основы языка Python, так и его специализированное применение для работы с данными. У видео не очень хороший звук, но полезный материал.
Читать далее «Программирование на языке Python для сбора и анализа данных»
С чего начиналось «шаманство» в анализе данных
Так что мы больше не будем винить себя в недостатке
ясность, так как мы cделаем это профессией
ясность, так как мы cделаем это профессией
Читать далее «С чего начиналось «шаманство» в анализе данных»
13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python
Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com, 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.
Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения Конечно, список этот субъективен. Многие библиотеки могут быть легко отнесены к нескольких категориям искусственного интеллекта. Например, TensorFlow включен в наш список, а Keras, наоборот, считается библиотекой Machine Learning. Связано это с тем, что Keras скорее библиотека для «конечного пользователя», такая как SKLearn. Что отличает её от TensorFlow, которая больше привлекает исследователей и «инженеров-машинистов».
Читать далее «13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python»
Dash — передовой web‑фреймворк Python
Библиотека пользовательского интерфейса
Посмотрите на эти великолепные web‑приложения, где вы изменяя состояние элементов в окне своего браузера, управляете картинкой, в том числе, и отображением актуальной информации в реальном времени:
- Интерактивная карта изменения границ России на протяжении веков;
- Живая карта;
- Экспедиция Хритофора Колумба и Васко де Гама;
- Александр Македонский;
- Карта семантических полей мозга;
- 3D‑карта загрязнения воздуха на планете в реальном времени;
- What can a technologist do about climate change? A personal view.
Одним из инструментов подобного рода шедевров является Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Те, кто использует Python для анализа данных, исследования данных, визуализации, моделирования, управления приборами и отчетности, сразу же найдут применение для Dash.
Как так?
Прежде научись ходить, а бегай уже потом…
Всё просто! — Прежде чем перейти к сложным темам убедитесь в том, что ваши знания имеют прочный фундамент.
Это особенно важно, когда речь заходит об освоении Python. Многие инструменты и методы требуют надёжных знаний основ языка.
Читать далее «Прежде научись ходить, а бегай уже потом…»