Посты с тэгом matplotlib


Студенты, лабы и python: обработка данных

В своей предыдущей заметке на тему обработки данных лабораторных работ я написал об использовании пакета gnuplot – простого и мощного инструмента для решения подобных задач и графического представления результатов. Однако довольно распространённым является мнение, что студенты, которым я советовал использовать gnuplot, вероятно, изучают программирование и способы визуализации данных, и что для них более естественным и полезным будет практическое применение уже полученных навыков в этой сфере. В этом коротком тексте мы рассмотрим применение python с использованием библиотек scipy для обработки данных и matplotlib для представления результатов.

Читать далее


[Перевод] Разбираемся с not в Python

В этой статье из серии про синтаксический сахар в Python я займусь на первый взгляд очень простым синтаксисом, но на самом деле, чтобы разобраться в механике его работы, нужно погрузиться вглубь на несколько слоев. Мы будем говорить о not.

Определение звучит на первый взгляд очень просто:

Оператор not выдает True, если его аргумент False, и False в противоположном случае.

Достаточно просто, не так ли? Но когда вы начинаете разбираться в том, что считать «истинным» или «ложным», вы быстро понимаете, что есть приличное количество вещей, подходящих под эти определения.

(Как и в других статьях этой серии, код на С предназначен для тех, кто хочет пройти путь «по хлебным крошкам», но вы можете пропустить его, если хотите)



[Из песочницы] Генетический алгоритм на Python для поиска глобальных экстремумов

Предыстория


Недавно в рамках учебной деятельности мне понадобилось использовать старый добрый генетический алгоритм в целях поиска минимума и максимума функции от двух переменных. Однако, к моему удивлению, на просторах интернета не нашлось подобной реализации на питоне, а в википедии в статье по генетическому алгоритму именно этот раздел не освещен.



И поэтому я решил написать свой небольшой пакет на Python с наглядной визуализацией алгоритма, по которой будет удобно настраивать этот алгоритм и искать тонкости выбранной модели.

В этой небольшой статье я хотел бы поделиться процессом, наблюдениями и итогами.
Читать дальше →


Covid-19: зачем мы сидим на карантине, и ответы на другие вопросы

Привет Хабр.

Изначально я не планировал публиковать здесь статью про коронавирус, аналитики на хабре уже более чем достаточно. Однако, читая разные местечковые форумы и соцсети, я с удивлением обнаружил сколько достаточно вредных мифов гуляет в сети, и что обычные люди, не специалисты, в это увы, верят. В итоге, после 10го ответа очередному юзеру на очередное сообщение «коронавирус не хуже гриппа», возникла идея создать FAQ на который можно просто давать ссылку, где бы понятным простым языком развенчивались наиболее популярные мифы.

КДПВ не будет, картинка с вирусом уже наверно и так всем надоела.

Статья рассчитана на широкую аудиторию, те кто всё это уже знают, могут не тратить свое время, вряд ли они найдут что-то новое. Я знаю, что многим не нравятся статьи формата «для чайников», но готов рискнуть. Тех кому интересно, приглашаю под кат. Как хабрабонус, в конце будет Python-код для желающих поэкспериментировать с графиками самостоятельно.



Сравнение динамики котировок двух акций на python на примере привилегированных и обычных акций Сбербанка

Здравствуйте, сегодня хотел бы рассказать про мой опыт анализа акций сбербанка. Порой они показывают немного разную динамику — мне стало интересно проанализировать движение их котировок.

В данном примере мы будем скачивать котировки с сайта Финама. Ссылка для скачивания обычного Сбербанка: www.finam.ru/profile/moex-akcii/sberbank/export/?market=1

Читать дальше →



Генератор простых арифметических примеров для чайников и не только

Привет!
В этой «статье», а вернее сказать очерке, покажу очень простой способ развлечься зная самые основы latex и python.


Читать дальше →



[Перевод] 50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужны и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.

Встретимся «внизу»!
Читать дальше →



Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов»

Всем привет!

Часто ко мне обращаются люди с вопросами по задачам из области цифровой обработки сигналов (ЦОС). Я подробно рассказываю нюансы, подсказываю нужные источники информации. Но всем слушателям, как показало время, не хватает практических задач и примеров в процессе познания этой области. В связи с этим я решил написать краткий интерактивный курс по цифровой обработке сигналов и выложить его в открытый доступ.

Большая часть обучающего материала для наглядного и интерактивного представления реализована с использованием Jupyter Notebook. Предполагается, что читатель имеет базовые знания из области высшей математики, а также немного владеет языком программирования Python.


Читать дальше →



Хабрамегарейтинг: лучшие статьи и статистика Хабра за 12 лет. Часть 1/2

Привет Хабр.

После публикации рейтинга статей за 2017 и 2018 год, следующая идея была очевидна — собрать обобщенный рейтинг за все годы. Но просто собрать ссылки было бы банально (хотя и тоже полезно), поэтому было решено расширить обработку данных и собрать еще немного полезной информации.



Рейтинги, статистика и немного исходного кода на Python под катом. Читать дальше →



Жизненный цикл статьи на Хабре: пишем хабрапарсер. Часть вторая

Привет Хабр!

В первой части пятничного анализа была рассмотрена методика сбора некоторой статистики этого замечательного сайта. Изначально не было плана делать продолжение, но в комментариях возникли интересные мысли, которые захотелось проверить. Например, какие статьи имеют больше просмотров, опубликованные в будние или в выходные дни?



Попробуем ответить на этот и другие вопросы, также опубликуем свой чисто научный статистический мини-рейтинг. Как и в первой части, для сбора статистики воспользуемся Python, Pandas и Matplotlib.

Для тех кому интересно что получилось, продолжение под катом. Читать дальше →