Отчет по практике: визуализация и статистика в Python
Отчёт по практике: Анализ и визуализация сгенерированного числового набора на Python
Новинка
Описание
Введение 3
1 выбор платформы и данных 5
1.1 Выбор платформы для разработки и необходимых библиотек 5
1.1.1 Обоснование выбора платформы интерпретатора языка Python 5
1.1.2 Выбор библиотек для анализа данных 6
1.2 Получение данных 7
1.2.1 Предварительный анализ данных 7
1.2.2 Выбор формата хранения данных 8
1.2.3 Очистка данных от цифрового мусора 8
1.3 Выводы по разделу 9
2 количественный анализ данных 14
2.1 Получение данных Dataset (данные) 14
2.2 Рассчет стандартных числовых характеристик для набора данных Series 15
2.3 Выводы по разделу 17
3 визуализация результатов количествнного анализа данных 20
3.1 Визуализация наборов данных с помощью стандартных библиотек по заданным критериям 20
2.4 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов 21
2.5 Визуализация данных полученные в результате промежуточного анализа 22
3.2 Выводы по разделу 23
Список использованной литературы 27Показать/скрыть дополнительное описание
1 выбор платформы и данных 5
1.1 Выбор платформы для разработки и необходимых библиотек 5
1.1.1 Обоснование выбора платформы интерпретатора языка Python 5
1.1.2 Выбор библиотек для анализа данных 6
1.2 Получение данных 7
1.2.1 Предварительный анализ данных 7
1.2.2 Выбор формата хранения данных 8
1.2.3 Очистка данных от цифрового мусора 8
1.3 Выводы по разделу 9
2 количественный анализ данных 14
2.1 Получение данных Dataset (данные) 14
2.2 Рассчет стандартных числовых характеристик для набора данных Series 15
2.3 Выводы по разделу 17
3 визуализация результатов количествнного анализа данных 20
3.1 Визуализация наборов данных с помощью стандартных библиотек по заданным критериям 20
2.4 Формирование Dataframe из данных Series и добавление столбцов 21
2.5 Визуализация данных полученные в результате промежуточного анализа 22
3.2 Выводы по разделу 23
Список использованной литературы 27Показать/скрыть дополнительное описание
Отчет демонстрирует пошаговую генерацию и обработку набора из 1000 целых чисел (-10000…10000) с использованием NumPy и Pandas: расчёт статистик, удаление дубликатов и выбросов по IQR, формирование DataFrame и построение графиков Matplotlib. Подходит для студентов и преподавателей как готовый пример кода и набора графиков..
Характеристики отчёта по практике
Список файлов
КУЧИНОВА.docx
🎓 Никольский - Помощь студентам 📚 Любые виды работ: тесты, сессии под ключ, практики, курсовые и дипломные с гарантией результата ✅ Все услуги под ключ ✅ Знаем все тонкости именно вашего ВУЗа ✅ Сдадим или вернем деньги
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
nikolskypomosh











