В этой статье мы проанализируем разницу между NumPy и Pandas – 2-мя популярными Python-библиотеками, которые часто используются в Data Science и Machine Learning: разберем их...
Как работать с тензорами в NumPy-библиотеке Python: примеры
В прошлый раз мы разобрались с основными принципами работы тензоров в numpy, о важности представления данных для Machine Learning. В этой статье поговорим об индексации...
Работаем с тензорами в numpy
Сегодня рассмотрим, что такое тензоры, зачем они нужны в Machine Learning и как Python-библиотека NumPy помогает создавать их. Читайте в нашей статье про ранги тензоров...
5 графиков для Data Science, которые можно построить в Pandas 3 способами
В прошлой статье мы рассказали о том, как важно визуализировать данные в Data Science и Machine Learning. Также мы научились строить такие графики, как линейный,...
5 видов графиков, необходимых каждому Data Scientist’у
Визуализация данных является одной из первоочередных задач Data Science и Machine Learning. Графическое представление помогает увидеть зависимости между переменными, будь то оценка эпидемии, отношение рубля...
Абсолютный минимум Pandas
Pandas - Python-библиотека обработки и анализа данных. Ее используют для чтения и манипулирования данными, упакованные в датасет. Датасет может быть представлен в формате csv, json,...