Учебники

Учебники NeuralProphet ONNX Инструменты оценки Pytorch Sklearn TensorFlow Data Science

Учебники

Учебники NeuralProphet ONNX Инструменты оценки Pytorch Sklearn TensorFlow Data Science

Python
Учебники по Pandas и Numpy
- Numpy
  Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
  Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
  NumPy where: Условная обработка элементов массива
  NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
  Как рассчитать векторное произведение в Python
  Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
  NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
  NumPy full: Создание массивов с заданным значением
  NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
  NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
  Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
  NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
  Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
  NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
  Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
  Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
  Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
  Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
  Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
  Реализация функции сигмоида на Python
  NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
  np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
  NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
  Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
  NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
  Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
  Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
  NumPy для Data Science на Python
  Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
  Расчет натурального логарифма на Python
- Pandas
  Python сводные таблицы – Полное руководство
  Изучение API стиля Pandas
  Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
  Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
  Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
  Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
  Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
  Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
  Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
  Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
  Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
  Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
  Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
  Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
  Pandas: Замена NaN на нули
  Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
  Конвертация Pandas DataFrame в JSON
  Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
  Преобразование Pandas DataFrame в Список
  Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
  Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
  Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
  Подсчёт уникальных значений в Pandas
  Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
  Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
  Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
  Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
  Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
  Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
  Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
  Введение в Pandas для Data Science
  Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
Визуализация данных с помощью Python
- Seaborn
  Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
  Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
  Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
  Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
  Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
  Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
  Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
  Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
  Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
  Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
  Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
  Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
- Matplotlib
  Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
  Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
  Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
  Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
  Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
  Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
  Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
  Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
  Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
  Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
  Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
  Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
  Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
Алгоритмы
- Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
- Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python

Powered by GitBook

On this page

Учебники по Pandas и Numpy

PreviousВстроенные методы в Python NextNumpy

Last updated 9 months ago