Pull to refresh
16
5
Subscribers
Send message

Воспроизведение карты биома Уиттакера из журнала Nature Communications с помощью R

Level of difficultyMedium
Reading time6 min
Reach and readers2K

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
Reach and readers16K

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
Reach and readers2.4K

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
Reach and readers24K

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
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

Аналитик по данным
Младший
Python
Matlab
Научно-исследовательская работа