self

Это вторая статья в серии, где мы знакомимся с базовый набор инструментов для первичного анализа данных с помощью Python. В этой части рассмотрим транслирование(broadcasting), сравнения массивов и маски, "прихотливая" индексация (fancy indexing), сортировки и структурированные данные. Часть 1. Введение в NumPy Часть 2. Подробней о NumPy Часть 3. Первичный анализ. Pandas Часть 4. Визуализация. Matplotlib и Seaborn Часть 5. Немного machine learning с помощью scikit-learn Часть 6. Больше данных. Обучение с Vowpal Wabbit В статье будет описания и различного рода заметки, а примеры с комментариями написаны в  jupyter notebook Транслирование(Broadcasting) (notebook) Еще один способ применения векторизации - использовать возможности транслирования(broadcasting). Это набор правил по применению бинарных универсальных функций к массивам различного размера. Для массивов одного размера бинарные операции выполняются поэлементно. Транслирова...

Эта статья первая в серии про базовый набор инструментов для первичного анализа данных с помощью Python. В первую очередь рассмотрим базовую библиотеку для работы с многомерными массивами NumPy . Pandas позволяет эффективно работать с неоднородными данными. Удобно загружать, обрабатывать и анализировать табличные данные  с помощью SQL-подобных запросов. С помощью Matplotlib, Seaborn, Plotly реализуется отличная визуализация. Часть 1. Введение в NumPy Часть 2. Подробней о NumPy Часть 3. Первичный анализ. Pandas Часть 4. Визуализация. Matplotlib и Seaborn Часть 5. Немного machine learning с помощью scikit-learn Часть 6. Больше данных. Обучение с Vowpal Wabbit В статье будет описания и различного рода заметки, а примеры с комментариями написаны в jupyter notebook NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций дл...