Рубрика «matplotlib» - 2

Привет.

В предыдущей части была проанализирована посещаемость Хабра по основным параметрам — количеству статей, их просмотрам и рейтингам. Однако вопрос популярности разделов сайта остался не рассмотренным. Стало интересно рассмотреть это более подробно, и найти самые популярные и самые непопулярные хабы. Наконец, я рассмотрю «geektimes-эффект» более подробно, и в завершении читатели получат новую подборку лучших статей по новым рейтингам.

Хабрастатистика: исследуем наиболее и наименее посещаемые разделы сайта - 1

Кому интересно что получилось, продолжение под катом.
Читать полностью »

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.

Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов» - 1
Читать полностью »

В первой части были рассмотрены некоторые закономерности развития такого интересного ресурса, как habrahabr. Материал получился длинный, так что продолжение здесь. В этой части мы заодно посмотрим как строить такие картинки, и наконец, завершим нашу статистику и рейтинг.
Хабрамегарейтинг: лучшие статьи и статистика Хабра за 12 лет. Часть 2-2 - 1

Кому интересны результаты, прошу под кат.Читать полностью »

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.

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

Рейтинги, статистика и немного исходного кода на Python под катом.Читать полностью »

Данный пост является логическим завершением публикаций про жизненный цикл статьи на Хабре (первая и вторая части), в результате чего был сделан достаточно интересный инструмент для статистического анализа. Методика оказалась весьма полезной, и позволяет находить статьи по различным параметрам, например, статьи с самым высоким «качеством» (соотношением рейтинга к числу просмотров), самые «спорные» статьи, у которых больше всего полярных комментариев, самые комментируемые материалы, и пр.
Хабрарейтинг 2018: лучшие материалы за 2018 год - 1

Пора теперь извлечь из этого какую-то пользу, и составить статистический рейтинг статей за 2018 год. В идеале это хорошо было бы сделать к началу Нового Года, но умные мысли бывает, приходят с запозданием. Но лучше поздно чем никогда, это позволит перечитать какие-то полезные статьи тем, кто пропустил их в свое время. И небольшой «секретный бонус» в конце текста для тех, кто будет достаточно любопытен.

Тех, кому интересно что получилось, прошу под кат.
Читать полностью »

Предостерегающий урок.

Сделаем классификатор тональности!

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.
Читать полностью »

«Наши сайнтисты сгенерировали кучу графиков, а мы совершенно не знаем, куда их девать. Давайте попробуем их хоть как-то пристроить». (с) подслушано

«Плохие графики везде. В моей работе я постоянно встречаю крайне сомнительные визуализации данных. Никто не делает плохие графики намеренно. Но это происходит. Опять и опять. В каждой компании во всех отраслях экономики сотрудниками всех уровней. Это происходит в СМИ. Это происходит там, где вы ожидаете, что люди должны уметь визуализировать данные». (с) автор книги

Это происходит и здесь, на Хабре: просматривая статьи в потоке «Визуализация данных», часто ловлю себя на мысли, что не понимаю и не могу схватить суть того, что отображено. В статье рассмотрим несколько примеров. И что самое неприятное для меня, это происходит и в моей работе тоже. Не постоянно, но чаще, чем хотелось бы.

«Storytelling with Data», Cole Nussbaumer Knaflic: неформальный обзор-конспект книги - 1

Название книги «Storytelling with Data» звучало убедительно. Выбрал её для вечернего чтения и не пожалел. В книге нет формул, хитрых и необычных графиков, сложных кейсов. Понятный английский. Качественная печать. Читается как художественная литература. Книга будет полезна всем, кому приходится делать презентации на основе данных. Думаю, что особенную пользу она принесёт тем, кто занимается аналитикой данных.

Этот обзор очень неформальный: вперемешку идут мысли автора книги, мои мысли, ситуации из моей работы, а также шпаргалки по matplotlib по ссылкам. Будет много картинок. Почти все иллюстрации перерисованы из книги на Python.
Читать полностью »

Как Microsoft забыла про полмира или читайте сообщения об ошибках - 1

Нет, это статья не про то, какой огромный и злобный монстр компания Microsoft. И как она опять обижает пользователей. А про то, как исправить досадный изъян, появившийся с последним, августовским обновлением Power BI Desktop c включённой поддержкой Python, а именно проблемы с визуализацией в локализованных версиях PBI, в частности matplotlib.

В первой декаде августа Microsoft выпустила давно и с нетерпением ожидавшийся релиз своего действительно замечательного BI-продукта с поддержкой языка Python. На момент написания статьи эта функциональность находится в разделе предварительных возможностей (т.е. просто бета-версия).
Читать полностью »

Анализ данных с использованием Python - 1

Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек.

В этой статье разберем простой пример исследования и классификации данных с использованием некоторых библиотек на Python. Для исследования, нам понадобится выбрать интересующий нас набор данных (DataSet). Разнообразные наборы Dataset'ы можно скачать с сайта. DataSet обычно представляет собой файл с таблицей в формате JSON или CSV. Для демонстрации возможностей исследуем простой набор данных с информацией о наблюдениях НЛО. Наша цель будет не получить исчерпывающие ответы на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого, а показать простоту обработки достаточно большого объема данных средствами Python. Собственно, на месте НЛО могла быть любая таблица.

Читать полностью »

Есть ли у вас та штука, что называется pet project или side project? Тот самый проект, который бы вы делали в свое удовольствие и для себя, для саморазвития или расширения портфолио. Лично у меня долгое время не было ничего, что можно было бы показать. Однако, в рамках стартовавшего этой осенью конкурса Atos IT Challenge 2018, у меня как раз появилась возможность начать такой проект.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js