Zvládněte NumPy broadcasting v Pythonu. Průvodce pravidly, technikami a aplikacemi pro efektivní manipulaci s tvary polí v datové vědě a strojovém učení.
Naučte se přizpůsobovat obrázky Matplotlib pro úchvatné vizualizace dat. Průvodce pokrývá osy, popisky, názvy, legendy, mřížky pro globální publikum.
Prozkoumejte sílu animací Matplotlib pro dynamické grafy, které odhalují trendy v datech v průběhu času. Naučte se animovat grafy a složité vizualizace v Pythonu.
Odemkněte plný potenciál NumPy s pokročilými technikami indexování polí. Naučte se booleovské indexování, inteligentní indexování a krájení pro efektivní výběr dat.
Optimalizujte svůj kód NumPy pro rychlost a efektivitu. Naučte se pokročilé techniky vektorizace pro zvýšení výkonu datové vědy v globálním měřítku. Tato příručka poskytuje praktické příklady a použitelné poznatky.
Ovládněte simulaci dat. Generujte náhodné vzorky z distribucí s NumPy v Pythonu. Praktický průvodce pro datové vědce a vývojáře.
Komplexní průvodce možnostmi lineární algebry NumPy, zahrnující operace s maticemi, dekompoziční techniky a praktické aplikace pro datové vědce po celém světě.
Objevte sílu NumPy pro efektivní a pokročilé matematické výpočty. Tato příručka pokrývá operace s poli, lineární algebru, statistiku a další, s globálními příklady.
Komplexní průvodce operacemi s poli NumPy, který zkoumá jejich sílu v matematických výpočtech pro globální publikum. Naučte se základní operace, pokročilé techniky a praktické aplikace.
Odemkněte sílu NumPy pro efektivní matematické výpočty s poli. Tento komplexní průvodce pokrývá základní operace, pokročilé techniky a aplikace v reálném světě pro datové vědce po celém světě.
Komplexní průvodce používáním knihovny Pandas v Pythonu pro čtení a zápis dat ze souborů CSV, JSON a Excel. Naučte se efektivně zpracovávat data I/O pro globální datasety.
Odemkněte výkonnou vizualizaci dat s Pandas a Matplotlibem. Tento komplexní průvodce pokrývá bezproblémovou integraci, pokročilé přizpůsobení a osvědčené postupy.
Odemkněte sílu Pandas pro analýzu časových řad! Tento komplexní průvodce pokrývá zpracování, manipulaci a analýzu dat s datem a časem pro globální datové aplikace.
Odemkněte plný potenciál Pandas zvládnutím vlastních funkcí. Tento podrobný průvodce popisuje rozdíly, výkon a nejlepší případy použití pro apply(), map() a applymap() pro profesionální analýzu dat.
Komplexní průvodce optimalizací využití paměti v Pandas, zahrnující datové typy, chunking, kategorické proměnné a efektivní techniky pro práci s velkými datovými sadami.
Ovládněte přetváření dat s kontingenčními tabulkami v Python Pandas. Hloubkový pohled na syntaxi, pokročilé techniky a praktické příklady pro globální analýzu dat.
Ovládněte knihovnu unittest.mock v Pythonu. Hluboký ponor do testovacích zdvojovačů, mock objektů, stubů, fakes a dekorátoru patch pro robustní, izolované unit testování.
Prozkoumejte modul `dis` v Pythonu k pochopení bajtkódu, analýze výkonu a efektivnímu ladění kódu. Komplexní průvodce pro vývojáře po celém světě.
Projděte složitostí chybějících dat ve vašich datasetech s tímto komplexním průvodcem v Python Pandas. Naučte se klíčové techniky pro imputaci a odstranění.
Odemkněte sílu Pandas GroupBy pro analýzu dat. Tento průvodce zkoumá techniky agregace a transformace s praktickými příklady pro mezinárodní data.