home.social

#seaborn — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #seaborn, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

    Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике Seaborn, и вам приходилось судорожно лезть в Jupyter писать новые фильтры, потому что график — это просто статичная картинка? Знакомая боль. А теперь представьте: вы пишете всего одну строчку кода, и график оживает прямо в браузере. Наводите курсор — появляются точные цифры. Выделяете область мышкой — график приближается. Кликаете по легенде — скрываются лишние данные. Всё это умеет Plotly.

    habr.com/ru/articles/1025868/

    #python #plotly #plotly_express #визуализация_данных #анализ_данных #интерактивные_графики #matplotlib #seaborn #дашборды #tutorial

  2. Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

    Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике Seaborn, и вам приходилось судорожно лезть в Jupyter писать новые фильтры, потому что график — это просто статичная картинка? Знакомая боль. А теперь представьте: вы пишете всего одну строчку кода, и график оживает прямо в браузере. Наводите курсор — появляются точные цифры. Выделяете область мышкой — график приближается. Кликаете по легенде — скрываются лишние данные. Всё это умеет Plotly.

    habr.com/ru/articles/1025868/

    #python #plotly #plotly_express #визуализация_данных #анализ_данных #интерактивные_графики #matplotlib #seaborn #дашборды #tutorial

  3. Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

    Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике Seaborn, и вам приходилось судорожно лезть в Jupyter писать новые фильтры, потому что график — это просто статичная картинка? Знакомая боль. А теперь представьте: вы пишете всего одну строчку кода, и график оживает прямо в браузере. Наводите курсор — появляются точные цифры. Выделяете область мышкой — график приближается. Кликаете по легенде — скрываются лишние данные. Всё это умеет Plotly.

    habr.com/ru/articles/1025868/

    #python #plotly #plotly_express #визуализация_данных #анализ_данных #интерактивные_графики #matplotlib #seaborn #дашборды #tutorial

  4. Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

    Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

    habr.com/ru/articles/1025008/

    #аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

  5. Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

    Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

    habr.com/ru/articles/1025008/

    #аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

  6. Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

    Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

    habr.com/ru/articles/1025008/

    #аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

  7. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  8. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  9. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  10. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  11. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  12. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  13. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  14. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  15. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  16. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  17. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  18. Визуализация на Python за 15 минут: пошаговый гайд по Seaborn для начинающих

    Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд. В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

    habr.com/ru/articles/984144/

    #seaborn #python3 #визуализация_данных #data_science #matplotlib #анализ_данных

  19. Визуализация на Python за 15 минут: пошаговый гайд по Seaborn для начинающих

    Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд. В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

    habr.com/ru/articles/984144/

    #seaborn #python3 #визуализация_данных #data_science #matplotlib #анализ_данных

  20. Визуализация на Python за 15 минут: пошаговый гайд по Seaborn для начинающих

    Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд. В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

    habr.com/ru/articles/984144/

    #seaborn #python3 #визуализация_данных #data_science #matplotlib #анализ_данных

  21. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  22. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  23. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  24. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  25. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  26. Биномиальное — это не нормальное распределение

    Вероятно разные распределения скорее описывают разные системы, чем характеризуют разные состояния одной. На примере биномиального, с одной стороны, убеждаемся в специфике применения определенного распределения, с другой, — выясняем при каких параметрах его можно считать частным случаем нормального, и стоит ли доводить до этого. С графиками и без формул

    habr.com/ru/articles/976468/

    #распределения_вероятностей #python #numpy #seaborn #статистический_анализ #случайность #нормальное_распределение #биноминальное_распределение #графики_и_диаграммы #гистограммы

  27. Биномиальное — это не нормальное распределение

    Вероятно разные распределения скорее описывают разные системы, чем характеризуют разные состояния одной. На примере биномиального, с одной стороны, убеждаемся в специфике применения определенного распределения, с другой, — выясняем при каких параметрах его можно считать частным случаем нормального, и стоит ли доводить до этого. С графиками и без формул

    habr.com/ru/articles/976468/

    #распределения_вероятностей #python #numpy #seaborn #статистический_анализ #случайность #нормальное_распределение #биноминальное_распределение #графики_и_диаграммы #гистограммы

  28. Биномиальное — это не нормальное распределение

    Вероятно разные распределения скорее описывают разные системы, чем характеризуют разные состояния одной. На примере биномиального, с одной стороны, убеждаемся в специфике применения определенного распределения, с другой, — выясняем при каких параметрах его можно считать частным случаем нормального, и стоит ли доводить до этого. С графиками и без формул

    habr.com/ru/articles/976468/

    #распределения_вероятностей #python #numpy #seaborn #статистический_анализ #случайность #нормальное_распределение #биноминальное_распределение #графики_и_диаграммы #гистограммы

  29. New to data science? Dive into 5 hands‑on projects that walk you through practical Pandas EDA—cleaning missing values, spotting outliers, visualizing with seaborn, and more. Perfect for absolute beginners who want solid, reproducible workflows. Start exploring your own data today! #DataScience #Pandas #EDA #seaborn

    🔗 aidailypost.com/news/5-data-sc

  30. New to data science? Dive into 5 hands‑on projects that walk you through practical Pandas EDA—cleaning missing values, spotting outliers, visualizing with seaborn, and more. Perfect for absolute beginners who want solid, reproducible workflows. Start exploring your own data today! #DataScience #Pandas #EDA #seaborn

    🔗 aidailypost.com/news/5-data-sc

  31. New to data science? Dive into 5 hands‑on projects that walk you through practical Pandas EDA—cleaning missing values, spotting outliers, visualizing with seaborn, and more. Perfect for absolute beginners who want solid, reproducible workflows. Start exploring your own data today! #DataScience #Pandas #EDA #seaborn

    🔗 aidailypost.com/news/5-data-sc

  32. New to data science? Dive into 5 hands‑on projects that walk you through practical Pandas EDA—cleaning missing values, spotting outliers, visualizing with seaborn, and more. Perfect for absolute beginners who want solid, reproducible workflows. Start exploring your own data today! #DataScience #Pandas #EDA #seaborn

    🔗 aidailypost.com/news/5-data-sc

  33. "10 mac cùi để làm chất sắc hảo diagram bằng Seaborn – nâng cao chất lượng biểu đồ. Tăng độ đọcability & visual appeal. #Seaborn #DataVisualization #Python #H Obr dữ liệu #Pythonista"

    reddit.com/r/programming/comme

  34. "10 mac cùi để làm chất sắc hảo diagram bằng Seaborn – nâng cao chất lượng biểu đồ. Tăng độ đọcability & visual appeal. #Seaborn #DataVisualization #Python #H Obr dữ liệu #Pythonista"

    reddit.com/r/programming/comme

  35. [Перевод] Топ-6 Python-библиотек для визуализации

    Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о шести библиотеках Python для визуализации данных. Matplotlib, seaborn, Plotly, Altair, Pygal и Bokeh — у каждой свои сильные и слабые стороны: от академических статичных графиков до интерактивных дашбордов для бизнеса. Выбираем самую подходящую для различных кейсов.

    habr.com/ru/articles/946750/

    #визуализация_данных #Matplotlib #seaborn #Plotly #Altair #Pygal #Bokeh #интерактивные_графики

  36. [Перевод] Топ-6 Python-библиотек для визуализации

    Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о шести библиотеках Python для визуализации данных. Matplotlib, seaborn, Plotly, Altair, Pygal и Bokeh — у каждой свои сильные и слабые стороны: от академических статичных графиков до интерактивных дашбордов для бизнеса. Выбираем самую подходящую для различных кейсов.

    habr.com/ru/articles/946750/

    #визуализация_данных #Matplotlib #seaborn #Plotly #Altair #Pygal #Bokeh #интерактивные_графики

  37. [Перевод] Топ-6 Python-библиотек для визуализации

    Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о шести библиотеках Python для визуализации данных. Matplotlib, seaborn, Plotly, Altair, Pygal и Bokeh — у каждой свои сильные и слабые стороны: от академических статичных графиков до интерактивных дашбордов для бизнеса. Выбираем самую подходящую для различных кейсов.

    habr.com/ru/articles/946750/

    #визуализация_данных #Matplotlib #seaborn #Plotly #Altair #Pygal #Bokeh #интерактивные_графики

  38. 🐊 How do skills acquired through DataCamp translate to a better understanding of biodiversity data?

    For Ibrahim Abdel Basir Gomaa, who completed courses in #Pandas, #Seaborn, machine learning, #SQL and statistics, these skills enabled him to confidently query large biodiversity datasets from sources like GBIF. 🔎

    “One of my proudest achievements was developing a predictive model to assess species distribution patterns based on environmental factors...."