Matplotlib: Несколько графиков на одной фигуре

Есть различные способы построения нескольких графиков на одной фигуре. Самый быстрый – subplot. Однако он плохо масштабируется. Лучше всего использовать subplots. Обрати внимание на синтаксис. fig – вся фигура. axs – массив Axes графиков. Доступ к каждому графику осуществляется по axs[row, col].

#практика

Основные алгоритмы сортировки

В данной статье автор разбирает два основных алгоритма сортировки: быстрая и слиянием. Ты узнаешь, в чем их отличие и как эффективно использовать и тот, и другой алгоритм.

👉Читать статью

#статьи

Нейросети на PyTorch: Оптимизаторы

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор демонстрирует реализацию алгоритма стохастического градиентного спуска.

👀Смотреть видео

#видео

Matplotlib: Аннотации, стрелки и текст

В этот раз научимся добавлять аннотации, стрелки и пояснения к графикам.

Текст добавляется с помощью ax.text(). Этот текст просто размещается на графике в заданной точке. Для добавления стрелки с пояснением используется ax.annotate(). Ты указываешь точку для отрисовки стрелки, а также координаты текста. При желании ты можешь изменять размер текста (fontsize), цвет текста или стрелки (color), вид стрелки (arrowstyle) и многое другое.

#практика

Pandas: Использование map и apply

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматриваются два часто используемых метода – map и apply.

👀Смотреть видео

#видео

Оптимизация работы с REST API

Пагинация — это разбиение большого набора данных (например, списка товаров, пользователей или сообщений) на небольшие части для удобного отображения и обработки. В данной статье автор рассказывает, как пагинация помогает оптимизировать работу в связке с REST API.

👉Читать статью

#статьи

Matplotlib: Цвета и стили графиков

Существует несколько способов задания цвета вручную. Это можно сделать как по имени, так и по hex-коду. Библиотека поддерживает около 140 стандартных цветовых имен. Также существуют различные системы цветовых карт – colormaps. Они делятся на три типа: последовательные (viridis, plasma), дивергентные (coolwarm, seismic) и качественные (tab10, Set2).

Кроме этого, в matplotlib есть предустановленные темы. Они позволяют сделать все графики в едином стиле. Самые популярные – ggplot, seaborn, fiverthirtyeight.

#практика

Как превратить YouTube-видео в полноценную статью?

Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно легко скачать аудио из YouTube-видео и транскрибировать его. Также оно быстро редактируется под любой удобный для тебя формат.

👉Читать статью

#статьи

AI-Флешкарточки

Флешкарточки — один из самых эффективных способов запоминать информацию. Данное приложение позволяет тренировать память с помощью умных карточек. Если ты ошибался в вопросе хотя бы дважды, AI переформулирует его. В результате накапливается статистика. Обрати внимание, нужно еще создать файл .env с ключом OpenAI.

#практика

Нейросети на PyTorch: Классы nn.Linear и nn.Module

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как работают полносвязные слои с помощью nn.Linear. Также продемонстрировано определение нейронной сети с использованием класса nn.Module.

👀Смотреть видео

#видео

Создание полноценного ИИ-помощника

Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно создать настоящего ИИ-помощника всего за один час. Делается это с помощью LangGraph и MCP.

👉Читать статью

#статьи

Matplotlib: Использование GridSpec

GridSpec позволяет сделать дашборд из графиков разного размера. Делается это очень просто. fig.add_gridspec создаёт сетку, а fig.add_subplot(gs[...]) позволяет указывать диапазоны строк/столбцов. constrained_layout=True или plt.tight_layout() помогают автоматически убрать наложение меток.

#практика

Нейросети на PyTorch: Форматы представления выборок

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, какие существуют способы представления выборок при их хранении на внешних носителях.

👀Смотреть видео

#видео

Бессмертные объекты

Начиная с версии 3.12 в Python появились immortal objects. Это объекты, которые никогда не удаляются сборщиком мусора и всегда живут в памяти. Благодаря данной статье ты узнаешь, для чего нужны бессмертные объекты.

👉Читать статью

#статьи