Python. NumPy

Подключим библиотеку NumPy Создадим массив из 3 элементов: Создадим массив из нулей (размерность 5 на 5)     Создадим пустой массив Создадим массив представляющий из себя последовательность (шаг равен 0.5) Создадим массив представляющий из себя последовательность (11 элементов) Создадим двумерный массив Обращение

Python. Введение

Используем Python в качестве калькулятора: Создание числовых переменных Строковые переменные: Работа со списками (листами): создание, удаление, добавление элементов. Для группировки множества элементов в питоне используется список list, который может быть записан как индексированная последовательность значений, разделенных запятыми, заключенная в квадратные скобки.

Python. Основы визуализации

Используем средства визуализации встроенные в библиотеку Pandas. Кроме того, сегодня нам понадобится использование библиотеки NumPy для генерирования случайных чисел (np.random). Для начала попробуем построить простейший столбчатый график: В случае наложения столбиков друг на друга: В случае, когда необходимо расположить графики горизонтально: Для

Контрольная точка №3

Попробуйте выяснить, какие признаки наиболее важные и какие именно значения признаков различают три вида ирисов из данных iris  (макс. 2 б.). Скачать данные по любой ценной бумаге (акциям) (пакет quantmod), разделить на подвыборки train и test (60/40). На основе train посчитать

Занятие 9. HPC in R

Иногда скорость вычислений играет значительную роль при анализе данных. В данном занятии собраны различные примеры того, с использованием каких функций и методов возможно ускорять вычисления в десятки раз. Для начала начнем с чтения данных стандартной командой read.table: Существует значительное количество

Занятие 8. Веб-приложения с R

R дает возможности не только статистического анализа данных, но и создания интерактивных веб-приложений. Для этого используется пакет shiny Для того, чтобы создать веб-приложение необходимо будет создать папку для этого приложения (например shiny_app) и внутри этой папки создать 2 файла: ui.R и

Занятие 7. Временные ряды и финансовые данные с R

Простейшие операции с датами в R: Формат POSIXlt: Класс объекта временной ряд: Финансовые данные и временные ряды: Пакет xts для работы с временными рядами: Загрузка финансовых данных: Работа с финансовыми данными: Трансформация финансовых данных: Вычисление и добавление индикаторов технического анализа

Занятие 6. Машинное обучение с R

Основным пакетом для построения моделей машинного обучения является caret. Сперва установим данный пакет. В качестве исходных данных будем использовать встроенный массив данных по кредитам. Удалим объясняемую переменную: Удалим показатели, которые имеют нулевую вариацию Удалим показатели с высокой линейной зависимостью: Первичная

Занятие 5. vkR

        Скачать последнюю версию пакета 2. Авторизоваться: гдеclient_id – id standalone приложение https://vk.com/dev/standalone 3. Справочники 4. Друзья 5. Группы 6. Прочее 7. Состав групп Самостоятельные задания: Загрузить список постов участника и найти запись с наибольшим количеством репостов

Контрольная точка №2

Построить гистограмму на основе случайного распределения Стьюдента Выбрать 5 столбец, 3 строку из набора данных mtcars Удалить 7 столбец из набора данных mtcars Удалить 1 строку из набора данных mtcars Экспортировать данные mtcarsв txtфайл, а затем импортировать обратно Отсортировать автомобили