Публикации по теме 'python'
Раскрытие возможностей интерактивных информационных панелей: почему Plotly Dash лидирует
Как Plotly Dash превосходит Streamlit, FastAPI, Flask и Django при создании интерактивных информационных панелей
В мире веб-разработки множество фреймворков борются за внимание разработчиков. Каждый фреймворк, от Streamlit до FastAPI, Flask и Django, предлагает уникальный набор функций и возможностей. Однако когда дело доходит до создания интерактивных веб-панелей, Plotly Dash становится непревзойденным победителем. В этой статье мы рассмотрим, почему Plotly Dash выделяется среди своих..
TK-Scikit-learn против TensorFlow
Выбор правильной библиотеки машинного обучения: подробное сравнение Scikit-learn и TensorFlow.
Введение
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы используем данные для решения сложных задач. Scikit-learn и TensorFlow — две самые популярные библиотеки машинного обучения, доступные в Python. В этом сообщении блога мы сравним Scikit-learn и TensorFlow, выделив сильные и слабые стороны каждой библиотеки. Это сравнение поможет вам определить, какая библиотека лучше всего подходит..
Python: именованные аргументы против **kwargs
Цель: выделить разницу между именованными аргументами и **kwargs при разработке методов в Python.
Рассмотрим следующее требование для создания функции для вашего сервиса:
Создайте метод для создания запроса БД SELECT в таблице пользователей, где вам нужно следующее params от пользователя вашего метода: schema : для простоты доступны две схемы: company и client , где по умолчанию, если пользователь не предоставляет схему, по умолчанию должна быть схема client . dept :..
Использование Python для извлечения нескольких таблиц из одного листа Excel
Есть ограничения на pd.read_excel . Когда у нас есть сложный лист Excel, содержащий несколько таблиц, pd.read_excel начинает вести себя странно. Например, допустим, у нас есть вот этот лист Excel.
import pandas as pd
print(pd.read_excel('Book1.xlsx'))
^ если мы используем pd.read_excel , мы получаем этот огромный странный фрейм данных. Но что, если мы хотим извлечь 3 отдельные таблицы сами по себе?
Идея — извлечение отдельных таблиц
В каждой таблице есть:
Верхняя..
Спасибо за крутое прохождение.
Спасибо за крутое прохождение. Я работал над подобным пакетом, когда нашел это. Я смог воспроизвести многое из того, что вы сделали до этого момента — что это за пакет?
Новый способ прогнозирования вероятностных распределений
Изучение многоквантильной регрессии с помощью Catboost
Насколько мы можем быть уверены в прогнозах модели машинного обучения? Этот вопрос был важной областью исследований в течение последнего десятилетия, и он имеет большое значение для приложений машинного обучения с высокими ставками, таких как финансы и здравоохранение. В то время как многие модели классификации, особенно откалиброванные модели, имеют количественную оценку неопределенности путем прогнозирования распределения..
12 встроенных функций Python для науки о данных и аналитики
С вариантами использования и примерами кода
Python — язык программирования, который выбирают многие специалисты по данным и аналитики. Благодаря своей относительной простоте, универсальности и широкому спектру сторонних библиотек это бесценное дополнение к любому набору инструментов для обработки данных и аналитики. От обработки данных до визуализации и машинного обучения — такие библиотеки, как Pandas, Numpy…
