Сделай то, сделай это, сделай сам
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.
Статья
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.
Статья
NLP алгоритмы для мониторинга и AIOps с использованием библиотек Python
Чисто теоретически, конечной задачей всей деятельности по созданию алгоритмов для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является создание искусственного интеллекта (ИИ), который бы понимал человеческий язык, причем “понимал” в значении “осознавал смысл” (анализ текста) и “делал осмысленные высказывания” (синтез текста). Пока до этой цели ещё очень далеко - для распознавания живого языка потребуется дать агенту ИИ все огромные знания об окружающем мире, а также возможность взаимодействовать с ним, т.е. создать «действительно мыслящего» агента. Так что сейчас, в практической плоскости, под обработкой естественного языка понимаются различные алгоритмические методы для извлечения какой-либо полезной информации из текстовых данных.
Статья
Чисто теоретически, конечной задачей всей деятельности по созданию алгоритмов для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является создание искусственного интеллекта (ИИ), который бы понимал человеческий язык, причем “понимал” в значении “осознавал смысл” (анализ текста) и “делал осмысленные высказывания” (синтез текста). Пока до этой цели ещё очень далеко - для распознавания живого языка потребуется дать агенту ИИ все огромные знания об окружающем мире, а также возможность взаимодействовать с ним, т.е. создать «действительно мыслящего» агента. Так что сейчас, в практической плоскости, под обработкой естественного языка понимаются различные алгоритмические методы для извлечения какой-либо полезной информации из текстовых данных.
Статья
Работа с отсутствующими значениями в Pandas
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
