Odklenite moč simulacije in analize podatkov. Naučite se generirati naključne vzorce iz različnih statističnih porazdelitev z uporabo knjižnice NumPy v Pythonu. Praktičen vodnik za podatkovne znanstvenike in razvijalce.
Izčrpen vodnik po zmožnostih linearne algebre NumPy, ki zajema matrične operacije, tehnike dekompozicije in praktične aplikacije za znanstvenike o podatkih po vsem svetu.
Odklenite moč NumPy za učinkovite in napredne matematične izračune. Ta vodnik zajema operacije z nizi, linearno algebro, statistiko in še več, s globalnimi primeri.
Celovit vodnik po NumPy operacijah, ki raziskuje njihovo moč pri matematičnih izračunih. Naučite se osnov, naprednih tehnik in praktičnih aplikacij.
Odklenite moč knjižnice NumPy za učinkovite matematične izračune s polji. Ta celovit vodnik zajema osnovne operacije, napredne tehnike in primere uporabe za podatkovne znanstvenike po vsem svetu.
Obsežen vodnik za uporabo knjižnice Python Pandas za branje in pisanje podatkov iz datotek CSV, JSON in Excel. Naučite se učinkovitega ravnanja z V/I podatkov za globalne nabore podatkov.
Odklenite zmogljivo vizualizacijo podatkov s Pandas in Matplotlib. Ta vodnik pokriva integracijo, prilagoditve in prakse za ustvarjanje poglobljenih grafov iz globalnih podatkov.
Odklenite moč Pands za analizo časovnih vrst! Ta obsežen vodnik pokriva obdelavo, manipulacijo in analizo podatkov o datumu/času za globalne podatkovne aplikacije.
Odkrijte polni potencial Pandasa z obvladovanjem funkcij po meri. Ta vodnik podrobno opiše razlike, učinkovitost in primere uporabe apply(), map() in applymap() za profesionalno analizo podatkov.
Vodnik za optimizacijo pomnilnika v Pandas: podatkovni tipi, razdeljevanje, kategorične spremenljivke in tehnike za obdelavo velikih podatkovnih nizov.
Obvladajte preoblikovanje podatkov s Python Pandas pivotnimi tabelami. Poglobljen pregled sintakse, naprednih tehnik in praktičnih primerov za globalno analizo podatkov.
Obvladajte knjižnico unittest.mock v Pythonu. Poglobljen pregled testnih dvojnikov, mock objektov, stubov, fake objektov in dekoratorja patch za robustno, izolirano enotno testiranje.
Raziščite Pythonov modul `dis` za razumevanje bajtkode, analizo zmogljivosti in učinkovito odpravljanje napak. Celovit vodnik za razvijalce.
Raziščite zapletenost manjkajočih podatkov v vaših naborih podatkov s tem obsežnim vodnikom po Python Pandas. Naučite se bistvenih tehnik za imputacijo in odstranjevanje, primernih za globalno občinstvo.
Odkrijte moč Pandas GroupBy za analizo podatkov. Ta vodnik raziskuje tehnike agregacije in transformacije s praktičnimi primeri za mednarodne podatke.
Celovit vodnik po upravljanju sej v SQLAlchemy v Pythonu, osredotočen na robustne tehnike obravnavanja transakcij za zagotavljanje integritete in doslednosti podatkov v vaših aplikacijah.
Naučite se uporabljati Alembic za SQLAlchemy migracije, ki omogočajo robustno različiciranje in upravljanje shem baz podatkov v Python aplikacijah. Idealno za razvijalce po vsem svetu.
Obvladajte SQLAlchemy Hibridne Lastnosti za ustvarjanje izračunanih atributov za bolj izrazite in vzdržljive modele podatkov. Učite se s praktičnimi primeri.
Obvladajte razmerja Python SQLAlchemy, vključno z upravljanjem zunanjih ključev, za robustno načrtovanje baz podatkov in učinkovito manipulacijo podatkov.
Odkrijte razlike med SQLAlchemy Core in ORM za interakcijo z bazami podatkov. Naučite se graditi poizvedbe z obema pristopoma, pri čemer upoštevajte učinkovitost, prilagodljivost in enostavnost uporabe.