IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     17.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи

Введение в теорию вероятности (используем Python)

В посте вы найдете введение в теорию вероятности, об ее основах и некоторое количества кода на Python

     17.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи

Что есть в Visual Studio 2015 для разработчика на Python

С версией Visual Studio 2015 Community компания Microsoft впервые предложила разработчикам совершенно бесплатно пользоваться полнофункциональной версией своего мощного инструмента для разработки. Напомню, что функционал Visual Studio 2015 Community почти полностью предоставляет функционал версии Professional, но имеет некоторые лицензионные ограничения по использованию в коммерческой разработке.

Visual Studio 2015 Community так же, как и остальные версии инструмента, расширяема, благодаря Visual Studio Marketplace и всем официальным обновлениям инструмента. То есть огромное, постоянно увеличивающееся количество функционала доступно разработчикам совершенно бесплатно. Это касается и инструментов для разработки на языке Python.

Поддержка Python станет доступна, если отметить соответствующий пункт при установке среды. Это касается и CPython, PyPy, IronPython, поддержки IntelliSense, интерактивной отладки, интеграции и других возможностей Visual Studio для Python

     17.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи

Линейные модели: простая регрессия

В прошлый раз мы подробно рассмотрели многообразие линейных моделей. Теперь перейдем от теории к практике и построим самую простую, но все же полезную модель, которую вы легко сможете адаптировать к своим задачам. Модель будет проиллюстрирована кодом на R и Python, причем сразу в трех ароматах: scikit-learn, statsmodels и Patsy.

     16.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи
     14.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи
     14.03.2016       Выпуск 117 (14.03.2016 - 20.03.2016)       Статьи

Pandasql vs Pandas для решения задач анализа данных

В этой статье я бы хотела рассказать о применении python-библиотеки Pandasql. 

Многие люди, сталкивающиеся с задачами анализа данных, уже, скорее всего, знакомы с библиотекой Pandas. Pandas позволяет быстро и удобно работать с табличными данными: фильтровать, группировать, делать join над данными; строить сводные таблицы и даже рисовать графики (для простых визуализации достаточно функции plot(), а если хочется чего-то позаковыристее, то поможет библиотека matplotlib). На Хабре не раз рассказывали о применении этой библиотеки для работы с данными: раз, два, три.

Но по моему опыту далеко не все знают о библиотеке Pandasql, которая позволяет работать с Pandas DataFrames как с таблицами и обращаться к ним, используя язык SQL. В некоторых задачах проще выразить желаемое с помощью декларативного языка SQL, поэтому я считаю, что людям, работающим с данными, полезно знать о наличии такой функциональности. Если говорить о реальных задачах, то я использовала эту библиотеку для решения задачи join'a таблиц по нечетким условиям (необходимо было объединить записи о событиях из разных систем по примерно совпадающему времени, разрыв порядка 5 секунд).

Рассмотрим использование этой библиотеки на конкретных примерах.

     13.03.2016       Выпуск 116 (07.03.2016 - 13.03.2016)       Статьи

Python лучше чем C (Или наоборот?)

Рассмотрим применимость двух инструментов исходя из вычислительных мощностей

     10.03.2016       Выпуск 116 (07.03.2016 - 13.03.2016)       Статьи
     10.03.2016       Выпуск 116 (07.03.2016 - 13.03.2016)       Статьи
     10.03.2016       Выпуск 116 (07.03.2016 - 13.03.2016)       Статьи
     10.03.2016       Выпуск 116 (07.03.2016 - 13.03.2016)       Статьи