Python 2 vs Python 3: краткий обзор и практические соображения

Python – это многофункциональный язык программирования для разработки различных программных проектов. Python вышел в свет в 1991 и назван в честь британской комик-группы Monty Python: так разработчики хотели подчеркнуть, что этот язык программирования настолько прост в использовании, что это даже смешно. Простота установки, относительно понятный синтаксис, немедленное сообщение об ошибках ПОДРОБНЕЕ

Написание простой программы в Python 3

Программа «Hello, World!» — это простейшая программа, ставшая традиционной в программировании. Она иллюстрирует базовый синтаксис языка программирования, а также позволяет протестировать систему и программную среду. Это руководство поможет вам написать простейшую программу Hello, World! Требования Для выполнения руководства нужно заранее установить Python 3. Инструкции по установке можно найти по ссылкам: ПОДРОБНЕЕ

Импорт модулей в Python 3

Язык программирования Python предоставляет множество встроенных функций. Среди них есть несколько общих функций: print() отображает выражение. abs() возвращает абсолютное значение числа. int() преобразует данные в целое число. len() возвращает длину последовательности или коллекции. Однако этих встроенных функций бывает недостаточно. Чтобы расширить функционал, можно добавить модули. Модули – это файлы Python ПОДРОБНЕЕ

Визуализация временных рядов в Python 3

Анализ временных рядов относится к области статистики, которая изучает упорядоченные и временные данные. Своевременный и хорошо продуманный анализ временных рядов может предоставить полезные статистические данные и даже составить некоторый прогноз на будущее. Поэтому он применяется во многих областях, включая экономику, прогнозирование погоды и планирование пропускной способности. Данное руководство ознакомит вас ПОДРОБНЕЕ

Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA в Python 3

Временные ряды позволяют прогнозировать значения. На основании предыдущих значений временных рядов можно спрогнозировать тенденции в экономике и погоде или спланировать пропускную способность. Ввиду особенных свойств данных временных рядов для работы с ними применяются специализированные статистические методы и подходы. Данное руководство поможет создать прогнозы временных рядов, ознакомит вас с понятиями автокорреляции, ПОДРОБНЕЕ

Прогнозирование временных рядов с помощью Prophet в Python 3

Однако подбор правильных параметров ARIMA в Python – довольно сложный и трудоёмкий процесс. Другие статистические языки программирования (такие как R) предоставляют автоматизированные способы решения этой проблемы, но пока что они не были официально перенесены в Python. К счастью, команда Core Data Science из Facebook недавно предложила новый метод Prophet, который ПОДРОБНЕЕ

Написание комментариев в Python 3

Комментарии – это строки, которые существуют в коде программы, но игнорируются компиляторами и интерпретаторами. Комментарии делают код более удобочитаемым, так как позволяют предоставить пользователям дополнительную информацию или добавить объяснение того или иного блока кода. В зависимости от цели программы комментарии могут служить в качестве примечаний. Также с их помощью вы ПОДРОБНЕЕ

Установка Jupyter Notebook для Python 3

Jupyter Notebook предлагает командную оболочку для интерактивных вычислений. Приложение Jupyter Notebook может взаимодействовать со многими языками программирования (Python, Julia, R, Haskell и Ruby) и часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения. Jupyter позволяет создавать документы, объединяющие код и текст (абзацы, уравнения, цифры, ссылки и т.д.), которые ПОДРОБНЕЕ

Использование пакета pandas в Python 3

Пакет pandas в Python 3 используется для управления и анализа данных (в том числе помеченных и реляционных данных). Разработанный на основе библиотеки numpy, пакет pandas включает в себя метки и описательные индикаторы. Пакет pandas особенно производителен и надёжен при работе с распространенными форматами данных и пропущенными данными. Пакет pandas предоставляет ПОДРОБНЕЕ