Джейд Картер "Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение"

От анализа больших данных и машинного обучения до автоматизации рутинных процессов и создания интерактивных визуализаций – эта часть станет вашим практическим путеводителем. Вы узнаете, как распределенно обрабатывать данные с помощью Dask и PySpark, строить динамические дашборды с Plotly и Dash, оптимизировать производительность моделей с Cython, и разрабатывать высоконагруженные приложения с использованием Asyncio и CUDA. Кроме того, особое внимание уделено автоматизации задач, включая парсинг данных, обработку документов и создание рабочих процессов с Airflow. Визуализация геоданных, работа с изображениями и звуком, а также современные подходы к тестированию и развертыванию приложений помогут вам интегрировать Python в самые разнообразные проекты. Эта часть предназначена для разработчиков, стремящихся расширить свои навыки и внедрять Python в практические сферы, требующие высокую производительность, автоматизацию и гибкость.

date_range Год издания :

foundation Издательство :Автор

person Автор :

workspaces ISBN :

child_care Возрастное ограничение : 12

update Дата обновления : 29.01.2025


]

)

# Оформление графика

fig.update_layout(

title='Изменение температуры по дням недели',

xaxis_title='День недели',

yaxis_title='Температура (°C)',

template='plotly_white'

)

fig.show()

```

Задача 7: Трёхмерная анимация COVID-19

Описание:

Используйте вымышленные данные о росте случаев COVID-19 в трёх странах (`USA`, `India`, `Brazil`) за шесть месяцев:

– Месяцы: `['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June']`

– Число случаев (матрица):

```

USA: [1000, 2000, 4000, 8000, 15000, 20000]

India: [500, 1500, 3000, 6000, 12000, 18000]

Brazil: [800, 1600, 3200, 6400, 13000, 19000]

```

Создайте трёхмерную анимацию, показывающую рост числа случаев по месяцам.

Решение:

```python

import plotly.graph_objects as go

# Данные

months = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June']

countries = ['USA', 'India', 'Brazil']

cases = {

'USA': [1000, 2000, 4000, 8000, 15000, 20000],

'India': [500, 1500, 3000, 6000, 12000, 18000],

'Brazil': [800, 1600, 3200, 6400, 13000, 19000]

}

# Построение графика

fig = go.Figure()

for month, idx in zip(months, range(len(months))):

fig.add_trace(go.Scatter3d(

x=countries,

y=[month] * len(countries),

z=[cases[country][idx] for country in countries],

mode='markers',

marker=dict(size=10, color=[cases[country][idx] for country in countries], colorscale='Viridis'),

name=month

))

# Оформление графика

fig.update_layout(

title='Трёхмерная анимация роста COVID-19',

scene=dict(

xaxis_title='Страна',

yaxis_title='Месяц',

zaxis_title='Число случаев'

),

template='plotly_dark'

)

fig.show()

```

Задача 8: Тепловая карта с аннотациями

Описание:

Имеется таблица оценки студентов по предметам:

– Студенты: `['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana']`

– Предметы: `['Math', 'Physics', 'Chemistry', 'Biology']`

– Оценки (матрица):

```

[[85, 90, 78, 92],

[88, 84, 89, 91],

[76, 85, 83, 88],

[90, 92, 80, 87]]

```

Постройте тепловую карту, добавив аннотации с оценками.

Решение:

```python

import plotly.graph_objects as go

# Данные

students = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana']

subjects = ['Math', 'Physics', 'Chemistry', 'Biology']

grades = [

[85, 90, 78, 92],

[88, 84, 89, 91],

[76, 85, 83, 88],

[90, 92, 80, 87]

]

# Построение тепловой карты

fig = go.Figure(data=go.Heatmap(

z=grades,

x=subjects,

y=students,

colorscale='Blues',

showscale=True

))

# Добавление аннотаций

for i, row in enumerate(grades):

for j, val in enumerate(row):

Все книги на сайте предоставены для ознакомления и защищены авторским правом