Топ-10 магических команд в Python, которые повысят вашу продуктивность

Python не только самый универсальный язык программирования, но и самый гибкий, когда речь заходит об интеграции новых функций. Магические команды являются одной из таких важных функций, добавленных в стандартную оболочку…

Ускорение Python на графических процессорах с помощью nvc++ и Cython 

Стандартная библиотека C++ содержит богатую коллекцию контейнеров, итераторов и алгоритмов, которые можно составить для получения элегантных решений сложных проблем. Что наиболее важно, они быстрые, что делает C++ привлекательным выбором для написания…

Numpy для машинного обучения 1 часть.Как рассчитать мощность матрицы.

Numpy linalg.matrix_rank() используется для вычисления степени n квадратной матрицы. Что это означает, что  если у нас есть квадратная матрица M и целое число n, и эта функция используется для вычисления Mn? Numpy linalg matrix_power() Чтобы вычислить степень матрицы m, используйте…

Как получить данные в нужном формате с помощью Pandas

Всем дата-сайентистам хорошо известно: данные никогда не будут такими, какими вы хотите их видеть. Вы можете получить сколько-нибудь упорядоченный спредшит или более-менее точные табличные данные, но в любом случае вам…

24 Важные функции Pandas, которые необходимо знать для каждого анализа данных

Python — один из самых популярных и быстрорастущих языков программирования в мире. Он имеет сильную поддержку сообщества, и вы можете найти пакет практически для любой области, такой как разработка программного…

23 сайта с дата сетами: для усиления портфолио аналитика

Эта статья для тех, кто хочет укрепить свое портфолио как аналитика или просто попрактиковаться в свободное время. Особенно будет полезно начинающим аналитикам, которые хотят получить опыт в аналитике. t.me/bigdatai –…

Понятие о визуализации данных в Pandas, если вы пришли из Excel

Прочитав много уроков по визуализации данных Pandas, я до сих пор не могу понять их механику. Создание даже простого сюжета всегда требует от меня изучения документации. И даже после запуска кода…

Python Flask: взаимодействие с контейнерами Docker

А вам приходила в голову мысль о том, что вам нужно реализовать сервер для обслуживания своих функций? Звучит довольно интересно, может стоит попробовать?  Итак, для этого нужно сделать: Для начала…

Пишем вирусы и зловредное ПО на Python

В мире  существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести  хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому  списку можно с…

Как создать GIF из графиков Matplotlib в Python

В этой статье рассмотрим метод визуализации данных для 2-мерных временных рядов данных с использованием imageio Мы все знаем, что линейные графики – это самый интуитивный способ визуализации временных рядов.…

Как увеличить скорость Pandas и обрабатывать 10 млн необработанных наборов данных за миллисекунды

За последние годы использование Pandas выросло в бесчисленное количество раз. Покажу вам, как использовать Pandas максимально быстрым способом. Потому что вы не можете ускорить то, что и так быстро работает.…

Сорок семь передовых методов рефакторинга для улучшения кода Python

Мы рассмотрим методы и фрагменты кода для документации Python, кодирования, тестирования, проверки и непрерывной интеграции. Есть примеры кода Python до и после, в которых применяется каждый метод. Техники делятся на…

Модель Orbit для прогнозирования временных рядов

Временные ряды и бизнес Большое количество современных данных имеют временную структуру. Такой структурой, например, обладают экономические и финансовые переменные (ВВП, инфляция, цены акций), продажи и другие. Многим компаниям необходимо планирование,…

Лайфхаки Python: сэкономить память и ускорить выполнение программы

Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код. Сегодня поговорим про обработку списков. TL;DR Используйте списковые включения (list comprehensions), генераторные выражения…

Цветной Pythоn

Бывает, во время работы на Pythоn требуется вывести большое количество информации в терминал. Среди всего объема текста нас интересует конкретное выражение или даже символ. Как выделить интересующую нас сущность в…

Извлечение таблиц из pdf с помощью camelot

На сайте Newtechaudit.ru описывались различные способы извлечения таблиц с данными из pdf-файлов в excel. В частности, с помощью python-библиотеки camelot (как здесь). Рассмотрим расширенные возможности camelot, позволяющие распознать большую таблицу со сложной…

Web-разработка на Python.Что проще Flask?

В моей работе часто встречаются задачи обработки большого количества данных. Хорошей практикой является визуализировать работу программы. Вместо всем наскучивших консольных приложений можно быстро создать статичное веб-приложение. В моей работе часто…

В чем разница между модулем и пакетом в Python?

Модули и пакеты значительно упрощают работу программиста. Классы, объекты, функции и константы, которыми приходится часто пользоваться можно упаковать в модуль, и, в дальнейшем, загружать его в свои программы при необходимости.…