Независимо от того, используете ли вы данные для бизнес-анализа или для построения моделей машинного обучения, плохо структурированные данные могут мешать работе и отнимать много времени на обработку данных. В этой статье я собрал полезные библиотеки Python с открытым исходным кодом, которые помогут вам улучшить качество обработки данных в вашей повседневной работе. Я начну с библиотек обработки и оценки данных для исследовательской и предиктивной аналитики. Затем рассмотрю библиотеки для очистки и форматированию данных и закончу с инструментами визуализации данных...

Создать простую функцию на Rust, которая будет доступна в Python. Обучить модель ML для предсказаний параметров. Найти альтернативы между разными подходами: Создайте новый проект с поддержкой pyo3. cargo new --lib rust_py_extension cd rust_py_extension Добавьте зависимости в Cargo.toml: [dependencies] pyo3 = { version = "0.18", features = ["extension-module"] } Напишите код в src/lib.rs: use pyo3::prelude::*; // Добавляем функцию `sum_as_string`, которая складывает два числа и возвращает результат...