Работа со скрипичной диаграммой (Violin Plot) в Seaborn
Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать индивидуальную скрипичную диаграмму.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать индивидуальную скрипичную диаграмму.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Использование PostgreSQL Enum в SQLAlchemy
Начнем с начала. В postgres enum - статический упорядоченный набор значений.
В ходе использования postgresql совместно с sqlalchemy я столкнулся с рядом особенностей, которые слабо документированы, о которых мне и хотелось бы поведать.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Начнем с начала. В postgres enum - статический упорядоченный набор значений.
В ходе использования postgresql совместно с sqlalchemy я столкнулся с рядом особенностей, которые слабо документированы, о которых мне и хотелось бы поведать.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Самое понятное объяснения CFG Scale в нейросетях
Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Работа с хребтами (ridge plot) в Seaborn
Визуализация данных является важной частью анализа данных, помогая нам лучше понять данные, выявлять закономерности и тенденции. Среди многих инструментов визуализации данных библиотека seaborn пользуется популярностью благодаря относительной простоте в использовании и настройке достаточно красивых и информативных графиков.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Визуализация данных является важной частью анализа данных, помогая нам лучше понять данные, выявлять закономерности и тенденции. Среди многих инструментов визуализации данных библиотека seaborn пользуется популярностью благодаря относительной простоте в использовании и настройке достаточно красивых и информативных графиков.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python
Сегодня поговорим о нюансах разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Я расскажу, почему считаю Python подходящим для разработки микросервисов, и на что стоит обращать внимание при разработке таких микросервисов.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Сегодня поговорим о нюансах разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Я расскажу, почему считаю Python подходящим для разработки микросервисов, и на что стоит обращать внимание при разработке таких микросервисов.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
👍1
Бережем время, деньги, нервы: наш опыт улучшения справочника факторов для ML-моделей оценки риска
Мы возвращаемся с прямым продолжением нашей статьи о программной генерации длинного списка факторов. И, поверьте, мы следовали всем правилам хорошего сиквела: наш сиквел держит планку качества, продолжает идеи оригинала, при этом полезной информации в нем еще больше!
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Мы возвращаемся с прямым продолжением нашей статьи о программной генерации длинного списка факторов. И, поверьте, мы следовали всем правилам хорошего сиквела: наш сиквел держит планку качества, продолжает идеи оригинала, при этом полезной информации в нем еще больше!
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Я люблю питон, и вот почему он меня бесит
Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Менеджеры контекста в Python
Почти десять лет назад я показал краткое введение в менеджеры контекста и думал, что стану активнее пользоваться такими менеджерами. Но вспомнил я о них только недавно, на фоне того, как много мне приходилось перенастраивать и очищать тестируемый код при опытах по параллелизму (код получался одновременно неприятным и некрасивым).
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
Почти десять лет назад я показал краткое введение в менеджеры контекста и думал, что стану активнее пользоваться такими менеджерами. Но вспомнил я о них только недавно, на фоне того, как много мне приходилось перенастраивать и очищать тестируемый код при опытах по параллелизму (код получался одновременно неприятным и некрасивым).
Подробнее: 👉 тут
#изучаем
