10,2 тыс подписчиков
10 малоизвестных библиотек Python, которые стоит использовать дата-саентистам в 2023 году
PyGWalker: PyGWalker упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas (или фрейм данных polars) в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.
SciencePlots: Создаёт профессиональные графики matplotlib для презентаций, исследовательских работ и т.д.
CleverCSV: Устраняет ошибки синтаксического анализа при чтении CSV-файлов с помощью Pandas.
Fastparquet: Ускоряет ввод-вывод pandas в 5 раз.
Bottleneck: ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN.
Multipledispatch: предоставляет методы для перегрузку функций в Python.
Aquarel: дополнительные стили графиков matplotlib.
Modelstore: библиотека моделей машинного обучения для лучшего отслеживания работы моделей.
Pigeon: помогает анотировать данные щелчками мышки в Jupyter notebook.
Nbcommands: помогает легко выполнять поиск кода в Jupyter notebooks, а не выполнять это вручную.
Около минуты
14 марта 2023
388 читали