Pull to refresh
16
0
Send message

Воспроизведение карты биома Уиттакера из журнала Nature Communications с помощью R

Level of difficultyMedium
Reading time6 min
Views1.5K

Биом Уиттекера, также известный как метод классификации экосистем, делит экосистемы на поверхности земли на различные типы на основе таких факторов, как географическое распределение и условия окружающей среды.Этот метод классификации был предложен американским экологом Робертом Уиттакером (Robert Whittaker) в 1962 году, целью которого является улучшение понятий и описаний разнообразия и функций экосистем. Уиттакер использует два фактора для классификации биологических сообществ: осадки и температуру.

Читать далее

Работа со скрипичной диаграммой (Violin Plot) в Seaborn

Level of difficultyMedium
Reading time7 min
Views8.5K

Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать структурированную скрипку.

Читать далее

Работа с хребтами (ridge plot) в Seaborn

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Views2K

Визуализация данных является важной частью анализа данных, помогая нам лучше понять данные, выявлять закономерности и тенденции. Среди многих инструментов визуализации данных библиотека seaborn пользуется популярностью благодаря относительной простоте в использовании и настройке достаточно красивых и информативных диаграмм.

В этой статье рассматривается вопрос касающийся использования библиотеки seaborn для создания красивых карт хребтов и разъясняется их использование, а также демонтируется гибкость библиотеки с помощью демонстрации кода.

Читать далее

Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python

Level of difficultyMedium
Reading time7 min
Views15K

Уменьшение размерности данных широко используется в области машинного обучения и анализа данных. Его цель состоит в том, чтобы упростить обработку данных за счет уменьшения количества объектов в наборе данных при сохранении ключевой информации. Когда мы сталкиваемся с данными большой размерности, уменьшение размерности может помочь нам снизить вычислительную сложность, повысить производительность и результативность модели.

Читать далее

Information

Rating
6,591-st
Registered
Activity

Specialization

Data Analyst
Junior
Python
Matlab
Research work