Визуализация матрицы расхождений - ключ к пониманию ошибок классификации
«Ошибки — это наука, помогающая нам двигаться вперёд», — говорил Уильям Ченнинг. Визуализация - отличный инструмент, который помогает анализировать данные и выявлять закономерности.
Удобная библиотека Python для вывода на экран, которая улучшит восприятие информации
Для гибкой настройки печати в Python имеется библиотека rich. В частности, она примечательна удобным форматированием вывода простых и сложных структур.
3 смелых способа нарисовать таблицу в Jupyter
Все, что делаешь, надо делать хорошо, даже если совершаешь безумство (Оноре де Бальзак). Если вы знаете базовый функционал для аналитики данных с Python, то можете использовать его для презентации табличных данных без обращения к сторонним инструментам.
Отображаем зависимость численной колонки от категориальной с catplot
Рассмотрим, как визуализировать зависимость численной переменной (много значений) от категориальной. При выводе точек с соответствующими координатами по x и y картинка может быть не информативной, например, значений выживаемости по классам пассажиров Титаника:
Графические трюки для рассеивания плотных пятен
Рассмотрим, ключевые способы оптимизации графика при наслоении точек на примере датасета о пассажирах Титаника: