Дне ще разгледаме един мощен, но често пренебрегван инструмент в арсенала на дебъгването: визуализацията на данни и…
Работа с данни
Категорията „Работа с данни“ предлага задълбочено покритие на инструментите и техниките за обработка, анализ и визуализация на данни с Python. Тук ще намерите подробни ръководства за използване на основни библиотеки като NumPy, Pandas и Matplotlib за манипулиране на данни, почистване на данни и създаване на информативни визуализации. Ще се научите да работите с различни формати на данни като CSV, JSON и SQL бази данни, и да извличате прозрения от големи и сложни набори от данни. Статиите покриват теми като статистически анализ, изследователски анализ на данни (EDA), машинно обучение и обработка на естествен език (NLP). Специално внимание се отделя на работата с времеви серии, географски данни и неструктурирани данни като текст и изображения. Категорията включва и ресурси за използване на инструменти за big data като Apache Spark и Dask, и за прилагане на техники за анализ на данни в облачни платформи като AWS и Google Cloud. Ще намерите и ръководства за създаване на интерактивни dashboards и доклади с библиотеки като Dash и Streamlit. Независимо дали сте анализатор на данни, учен по данни или софтуерен инженер, работещ с данни, тези материали ще ви помогнат да задълбочите разбирането си за обработката и анализа на данни с Python и да изградите ценни умения за работа с данни.
Днес ще разгледаме един вълнуващ подход за търсене в бази данни, наречен векторно търсене (vector search или…
В предишната статия разгледахме как можем да използваме нишки (threads) за конкурентно изпълнение на задачи и подобряване…
В тази статия ще разгледаме как да постигнем високопроизводителни изчисления с библиотеката NumPy, използвайки силата на BLAS…
Познаваме циклите for и while за итерация. Но знаете ли за функцията next() в Python? next() също…