Написание кода Для добавления шума к изображению нам понадобится установить библиотеки PIL и NumPy. Для этого нужно перейти в терминал/командную строку и прописать: После установки библиотек импортируем из них всё что нам нужно: Теперь загрузим изображение: Преобразуем изображение в массив NumPy: Сгенерируем случайный шум: Добавим шум на изображение и сохраним итоговый результат: Тестируем код Теперь можем протестировать как работает программа...

В этой части мы будем использовать новый набор данных, чтобы показать, как быть с большими объёмами данных. Это данные о 311 сервисных запросов (или жалоб) жителей, предоставленные NYC Open Data (скачать данные). In [1]: %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5) In [2]: complaints = pd.read_csv('data/311-service-requests.csv') /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2717: DtypeWarning: Columns (8) have mixed types...