Minh Quan

Minh Quan

1625024846

Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Seaborn và Python

Hello Diu Túp, hôm nay chúng mình xin giới thiệu đến các bạn 1 video mới trong Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”. Và chủ đề của Video hôm này đó chính là “Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Seaborn và Python” 🤩 !

Seaborn là một trong những thư viện Python được đánh giá cao nhất thế giới được xây dựng nhằm mục đích tạo ra các đồ thị thống kê trực quan đẹp mắt và Seaborn được xây dựng dựa trên Matplotlib. Seaborn giúp cho người sử dụng dễ dàng trực quan hoá dữ liệu chỉ qua một vài bước đơn giản. Các chức năng vẽ của Seaborn hoạt động trên các data frame và mảng có chứa toàn bộ tập dữ liệu và thực hiện các phép aggregations cần thiết và mô hình thống kê phù hợp để tạo ra các đồ thị thông tin.

✪ Hướng Dẫn Setup Môi Trường Lập Trình Trí Tuệ Nhân Tạo | Cài Đặt Anaconda và Python: https://youtu.be/g5BdrxPhQU0
✪ Làm Quen vs Pandas và DataFrame: https://youtu.be/HPGYTWYM13s
✪ Hướng Dẫn Thành Thạo NumPy: https://youtu.be/1eSmR2EJjYM
✪ Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Matplotlib: https://youtu.be/Ak7GamuoIr4

✪ Jupyter Notebook & CSV của Video: https://github.com/CodexploreRepo/data_science/tree/main/Code/A6_Seaborn

⏱ Timestamps
[0:00] Giới thiệu về Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”
[0:25] Giới thiệu về Nội Dung của Video
[0:55] So sánh Thư viện Matplotlib vs Seaborn
[3:50] Khởi tạo Jupyter Notebook
[10:00] Distribution Plot: Histogram, KDE, Displot
[18:45] Styling
[19:55] Bar Plot
[22:10] Count Plot
[23:20] Box Plot
[26:45] Facet Plot
[38:20] Join Plot
[42:20] Pair Plot
[43:30] Heat Map
[50:05] Visualisation Project về Nutrition Data in Cereals

► Full Series “Lập Trình Python Cơ Bản”: https://youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKK7tXpLTJJsl1MD98bQHHOg
► Full Series “Học Lập Trình Python qua Project”: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKI1wTYujg2EEnSTXn0QdhEE
► Full Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”: https://youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKKwjjHALg6fnyQCHv8z92rs

Group Hỏi Đáp: https://www.facebook.com/groups/204281000722812

------------- ✪ About CodeXplore Channel ✪ ------------
CodeXplore là một platform chia sẻ kiến thức về Lập Trình và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) dành cho các bạn trẻ Việt Nam.

Channel CodeXplore sẽ focus vào các chủ đề sau:
► Machine Learning (Máy Học) và Data Science (Khoa Học Dữ Liệu)
► Interview Preparation (Cấu Trúc Dữ Liệu và Thuật Toán & LeetCode Solutions)
► Lập Trình Python (Cơ Bản, Lập Trình Hướng Đối Tượng, Lập Trình Game)

✪ Business inquiries: codexplore.channel@gmail.com
✪ Subscribe: https://bit.ly/youtube_codexplore

➥ Ủng Hộ CodeXplore 1 Ly Coffee tại: https://www.buymeacoffee.com/codexplore

➥ CodeXplore Social Links:
Fanpage: https://www.facebook.com/CodeXplore.dev/
GitHub: https://github.com/CodexploreRepo

----------------------------------------------/-------------
© Bản quyền thuộc về CodeXplore
© Copyright by CodeXplore & Do not Reup

#seaborn #python #machine-learning #data-science

What is GEEK

Buddha Community

Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Seaborn và Python
Minh Quan

Minh Quan

1625024846

Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Seaborn và Python

Hello Diu Túp, hôm nay chúng mình xin giới thiệu đến các bạn 1 video mới trong Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”. Và chủ đề của Video hôm này đó chính là “Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Seaborn và Python” 🤩 !

Seaborn là một trong những thư viện Python được đánh giá cao nhất thế giới được xây dựng nhằm mục đích tạo ra các đồ thị thống kê trực quan đẹp mắt và Seaborn được xây dựng dựa trên Matplotlib. Seaborn giúp cho người sử dụng dễ dàng trực quan hoá dữ liệu chỉ qua một vài bước đơn giản. Các chức năng vẽ của Seaborn hoạt động trên các data frame và mảng có chứa toàn bộ tập dữ liệu và thực hiện các phép aggregations cần thiết và mô hình thống kê phù hợp để tạo ra các đồ thị thông tin.

✪ Hướng Dẫn Setup Môi Trường Lập Trình Trí Tuệ Nhân Tạo | Cài Đặt Anaconda và Python: https://youtu.be/g5BdrxPhQU0
✪ Làm Quen vs Pandas và DataFrame: https://youtu.be/HPGYTWYM13s
✪ Hướng Dẫn Thành Thạo NumPy: https://youtu.be/1eSmR2EJjYM
✪ Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Matplotlib: https://youtu.be/Ak7GamuoIr4

✪ Jupyter Notebook & CSV của Video: https://github.com/CodexploreRepo/data_science/tree/main/Code/A6_Seaborn

⏱ Timestamps
[0:00] Giới thiệu về Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”
[0:25] Giới thiệu về Nội Dung của Video
[0:55] So sánh Thư viện Matplotlib vs Seaborn
[3:50] Khởi tạo Jupyter Notebook
[10:00] Distribution Plot: Histogram, KDE, Displot
[18:45] Styling
[19:55] Bar Plot
[22:10] Count Plot
[23:20] Box Plot
[26:45] Facet Plot
[38:20] Join Plot
[42:20] Pair Plot
[43:30] Heat Map
[50:05] Visualisation Project về Nutrition Data in Cereals

► Full Series “Lập Trình Python Cơ Bản”: https://youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKK7tXpLTJJsl1MD98bQHHOg
► Full Series “Học Lập Trình Python qua Project”: https://www.youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKI1wTYujg2EEnSTXn0QdhEE
► Full Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”: https://youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKKwjjHALg6fnyQCHv8z92rs

Group Hỏi Đáp: https://www.facebook.com/groups/204281000722812

------------- ✪ About CodeXplore Channel ✪ ------------
CodeXplore là một platform chia sẻ kiến thức về Lập Trình và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) dành cho các bạn trẻ Việt Nam.

Channel CodeXplore sẽ focus vào các chủ đề sau:
► Machine Learning (Máy Học) và Data Science (Khoa Học Dữ Liệu)
► Interview Preparation (Cấu Trúc Dữ Liệu và Thuật Toán & LeetCode Solutions)
► Lập Trình Python (Cơ Bản, Lập Trình Hướng Đối Tượng, Lập Trình Game)

✪ Business inquiries: codexplore.channel@gmail.com
✪ Subscribe: https://bit.ly/youtube_codexplore

➥ Ủng Hộ CodeXplore 1 Ly Coffee tại: https://www.buymeacoffee.com/codexplore

➥ CodeXplore Social Links:
Fanpage: https://www.facebook.com/CodeXplore.dev/
GitHub: https://github.com/CodexploreRepo

----------------------------------------------/-------------
© Bản quyền thuộc về CodeXplore
© Copyright by CodeXplore & Do not Reup

#seaborn #python #machine-learning #data-science

Ray  Patel

Ray Patel

1619510796

Lambda, Map, Filter functions in python

Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.

Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is

Syntax: x = lambda arguments : expression

Now i will show you some python lambda function examples:

#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map

Shardul Bhatt

Shardul Bhatt

1626775355

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

Hoang  Ha

Hoang Ha

1627746284

Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Matplotlib và Python

Hello Diu Túp, hôm nay chúng mình xin giới thiệu đến các bạn 1 video mới trong Series "Học Lập Trình Python qua Project". Và chủ đề của Video hôm này đó chính là "Hướng Dẫn Làm Data Visualisation Project với Matlplotlib và Python" 🤩 !

Như chúng ta đã biết Python được sử dụng nhiều nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, mà trong khoa học dữ liệu, việc trực quan hóa dữ liệu (data visualisation) thông qua các đồ thị, biểu đồ giúp cho chúng ta hiểu được các mối quan hệ trong dữ liệu dễ dàng hơn rất nhiều. Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị rất mạnh mẽ hữu ích cho những người làm việc với Python và NumPy. Module được sử dụng nhiều nhất của Matplotib là Pyplot cung cấp giao diện như MATLAB nhưng thay vào đó, nó sử dụng Python và nó là nguồn mở.

 

#python #pythonproject #matplotlib  #datavisualization 

Minh Quan

Minh Quan

1623033239

Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Matplotlib và Python

Hello Diu Túp, hôm nay chúng mình xin giới thiệu đến các bạn 1 video mới trong Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”. Và chủ đề của Video hôm này đó chính là “Hướng Dẫn Trực Quan Hoá Dữ Liệu với Matplotlib và Python” 🤩 !

✪ Jupyter Notebook của Video này: https://github.com/CodexploreRepo/data_science/blob/main/Code/A4_Matplotlib/Introduction_to_Matplotlib.ipynb
✪ Link Download Data California Cities CSV: https://github.com/CodexploreRepo/data_science/blob/main/Code/A4_Matplotlib/data/california_cities.csv

Như chúng ta đã biết Python được sử dụng nhiều nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, mà trong khoa học dữ liệu, việc trực quan hóa dữ liệu (data visualisation) thông qua các đồ thị, biểu đồ giúp cho chúng ta hiểu được các mối quan hệ trong dữ liệu dễ dàng hơn rất nhiều. Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị rất mạnh mẽ hữu ích cho những người làm việc với Python và NumPy. Module được sử dụng nhiều nhất của Matplotib là Pyplot cung cấp giao diện như MATLAB nhưng thay vào đó, nó sử dụng Python và nó là nguồn mở.

⏱ Timestamps

  • [0:00] Giới thiệu về Series “Tự Học Data Science Cho Người Mới Bắt Đầu”
  • [2:15] Giới thiệu về Nội Dung của Video
  • [5:10] Giới thiệu Tổng quan về Machine Learning project
  • [6:30] Giới thiệu về Thư viện Matplotlib
  • [12:30] Pyplot API vs Object-Oriented API
  • [13:25] Pyplot API
  • [20:25] Object-Oriented API
  • [24:00] Giới thiệu về Các loại Biểu Đồ và Đồ Thị thông dụng trong Matplotlib
  • [24:30] Line - Biểu đồ Đường
  • [26:05] Scatter - Biểu đồ Phân Tán
  • [30:50] Bar - Biểu đồ Cột
  • [36:15] Histogram - Biểu đồ thể hiện Tần Suất dạng Cột
  • [40:15] Hướng Dẫn vẽ Subplots
  • [46:50] Project tạo bản đồ trực quan hoá dữ liệu các thành phố ở bang California Mỹ

#matplotlib #python