{"id":289094,"date":"2018-09-07T14:10:02","date_gmt":"2018-09-07T10:10:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=289094"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=289094","title":{"rendered":"\u0418\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python"},"content":{"rendered":"\n<div data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/company\/binarydistrict\/blog\/422463\/\" class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041d\u0430 Python \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0438 \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435: \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438, \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0446\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 <a href=\"https:\/\/habr.com\/users\/shwars\/\" class=\"user_link\">shwars<\/a>, \u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/binarydistrict.com\/ru\/course\/python-jumpstart-for-ai\/\">Python jumpstart for AI<\/a>, \u043d\u0435\u043d\u0430\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438. \u0418\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Pandas, Matplotlib \u0438 Bokeh.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/-u\/1e\/ci\/-u1eci6yet9k4dulwfgzy8uwrzs.jpeg\"><br \/>  \u0421\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 <a href=\"http:\/\/notebooks.azure.com\">Azure Notebooks<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Jupyther Notebook. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Python \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0430. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c Microsoft Account, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u2014 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a Python 3. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c!<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h1>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h1>\n<p>  \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f. <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/\">Pandas<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/api\/pyplot_api.html\">pyplot <\/a>\u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt<\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u043d\u043e \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 CSV. CSV \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u044b\u043c\u0438. \u041e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 Comma Separated Values.<br \/>  Pandas \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c CSV-\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430. \u0421\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c <a href=\"http:\/\/github.com\/shwars\/PythonJump\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 GitHub<\/a>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 URL.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data = pd.read_csv(\"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/shwars\/PythonJump\/master\/Data\/climat_russia_cities.csv\") data<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/9x\/ia\/ut\/9xiautemb86ili12bfkfpwlii1k.png\"><br \/>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043c\u0435\u043d\u0443\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a \u043d\u0438\u043c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>pd.to_numeric<\/code>, \u0442\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u043a \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0438\u0440\u0435.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data.columns=[\"City\",\"Lat\",\"Long\",\"TempMin\",\"TempColdest\",\"AvgAnnual\",\"TempWarmest\",\"AbsMax\",\"Precipitation\"] data[\"TempMin\"] = pd.to_numeric(data[\"TempMin\"])<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">--------------------------------------------------------------------------- ValueError                                Traceback (most recent call last) pandas\/_libs\/src\/inference.pyx in pandas._libs.lib.maybe_convert_numeric()  ValueError: Unable to parse string \"\u221238.0\" ... ... ... ValueError: Unable to parse string \"\u221238.0\" at position 0<\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0440\u0430\u043b\u044c: \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u00ab\u0433\u0440\u044f\u0437\u043d\u043e\u043c\u00bb \u0432\u0438\u0434\u0435, \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 data scientist\u2019\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443.<br \/>  \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0442\u0438\u043f <code>object<\/code>, \u0430 \u043d\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f <code>float64<\/code>. \u0412 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0443 \u0442\u0438\u0440\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0438 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0441\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b (\u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432) \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 (\u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447 <code>errors=\u2019ignore\u2019<\/code>).  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">print(data.dtypes) for x in [\"TempMin\",\"TempColdest\",\"AvgAnnual\"]:   data[x] = data[x].str.replace('\u2212','-') data = data.apply(pd.to_numeric,errors='ignore') print(data.dtypes)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">City              object Lat              float64 Long             float64 TempMin           object TempColdest       object AvgAnnual         object TempWarmest      float64 AbsMax           float64 Precipitation      int64 dtype: object City              object Lat              float64 Long             float64 TempMin          float64 TempColdest      float64 AvgAnnual        float64 TempWarmest      float64 AbsMax           float64 Precipitation      int64 dtype: object<\/code><\/pre>\n<h1>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h1>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430<\/h3>\n<p>  \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043e\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u044b.   <\/p>\n<pre><code class=\"python\">ax = data.plot(x=\"Lat\",y=\"AvgAnnual\",kind=\"Scatter\") ax.set_xlabel(\"\u0428\u0438\u0440\u043e\u0442\u0430\") ax.set_ylabel(\"\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\")<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/98\/4q\/tt\/984qttepgxewc5-wvatsuqlpay8.png\"><br \/>  \u0418\u0437 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0435\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a \u044d\u043a\u0432\u0430\u0442\u043e\u0440\u0443 \u2014 \u0442\u0435\u043c \u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u0413\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430-\u0440\u0435\u043a\u043e\u0440\u0434\u0441\u043c\u0435\u043d\u044b<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u0440\u0434\u0441\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0432 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0435.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">ax=data.plot(x=\"TempMin\",y=\"AbsMax\",kind=\"scatter\") ax.set_xlabel(\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u0440\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b\") ax.set_ylabel(\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u0440\u0434 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b\") ax.invert_xaxis()<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/2o\/wl\/hn\/2owlhn9rizxlnofnupbxqi4uwa8.png\"><br \/>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0441 \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0442\u0435\u043f\u043b\u044b\u0435 \u0438 \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043c \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data['spread'] = data['TempWarmest'] - data['TempColdest'] data.nlargest(3,'spread')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7f\/vc\/_2\/7fvc_2xrt16v_papejlkz8glc1o.png\"><br \/>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u044b \u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u0440\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0443 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0420\u0435\u0441\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0438 \u0421\u0430\u0445\u0430 (\u042f\u043a\u0443\u0442\u0438\u044f).<\/p>\n<h3>\u0417\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u043b\u0435\u0442\u043e\u043c<\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0434\u0438\u0443\u0441\u0435 300 \u043a\u043c \u043e\u0442 \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u044b. \u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <a href=\"https:\/\/geopy.readthedocs.io\/en\/stable\/\">geopy<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 <code>pip install<\/code>.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">!pip install geopy import geopy.distance<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u044b.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">msk_coords = tuple(data.loc[data[\"City\"]==\"\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430\"][[\"Lat\",\"Long\"]].iloc[0]) data[\"DistMsk\"] = data.apply(lambda row : geopy.distance.distance(msk_coords,(row[\"Lat\"],row[\"Long\"])).km,axis=1) data.head()<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/si\/tc\/2f\/sitc2fkaj9jpa2249xrvltezsnq.png\"><br \/>  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">msk = data.loc[data['DistMsk']&lt;300] msk<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mg\/vu\/si\/mgvusiat9mysmdqi2asebbr8g8y.png\"><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">ax=msk.plot(x=\"City\",y=[\"TempColdest\",\"AvgAnnual\",\"TempWarmest\"],kind=\"bar\",stacked=\"true\") ax.legend([\"\u041c\u0438\u043d\",\"\u0421\u0440\u0435\u0434\",\"\u041c\u0430\u043a\u0441\"],loc='lower right')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ql\/ui\/5-\/qlui5-w4jv3mz_aqviagez3xrjc.png\"><br \/>  \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 300 \u043a\u0438\u043b\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0418\u0432\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0442\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<h1>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0433\u0435\u043e-\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h1>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e\u0434\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u043e\u0439 \u043a \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043e\u0442 \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 <a href=\"https:\/\/bokeh.pydata.org\/en\/latest\/\">Bokeh<\/a>. \u0415\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c.<br \/>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043e\u0447\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432. \u041a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">!pip install bokeh from bokeh.io import output_file, output_notebook, show from bokeh.models import (   GMapPlot, GMapOptions, ColumnDataSource, Circle, LogColorMapper, BasicTicker, ColorBar,     DataRange1d, PanTool, WheelZoomTool, BoxSelectTool, HoverTool ) from bokeh.models.mappers import ColorMapper, LinearColorMapper from bokeh.palettes import Viridis5 from bokeh.plotting import gmap<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447 Google Maps API. \u0415\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/maps\/documentation\/javascript\/get-api-key\">\u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e Bokeh \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"http:\/\/bokeh.pydata.org\/en\/latest\/docs\/user_guide\/geo.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438 <a href=\"http:\/\/www.bigendiandata.com\/2017-06-27-Mapping_in_Jupyter\/\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">google_key = \"&lt;INSERT YOUR KEY HERE&gt;\"  data[\"PrecipSize\"] = data[\"Precipitation\"] \/ 50.0 map_options = GMapOptions(lat=msk_coords[0], lng=msk_coords[1], map_type=\"roadmap\", zoom=4)  plot = gmap(google_key,map_options=map_options)  plot.title.text = \"\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u0445 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438\"  source = ColumnDataSource(data=data)  my_hover = HoverTool() my_hover.tooltips = [('\u0413\u043e\u0440\u043e\u0434', '@City'),('\u041e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0438','@Precipitation')]  plot.circle(x=\"Long\", y=\"Lat\", size=\"PrecipSize\", fill_color=\"blue\", fill_alpha=0.8, source=source)  plot.add_tools(PanTool(), WheelZoomTool(), BoxSelectTool(), my_hover) output_notebook()  show(plot)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bp\/os\/ua\/bposuavuicrdmacr_l0sy-mla9m.png\"><br \/>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u043e\u0440\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u0445. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<p>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u0438\u0435\u043c \u0421\u043e\u0448\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1-d49JhG-CQ_Ufs0DXYPWB-ZUMpb-wIMe#scrollTo=3uRtzA8DD8KH\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<h1>\u0418\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h1>\n<p>  \u041c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432\u043e\u043e\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u0442\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b. <br \/>  \u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0445 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a. \u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<br \/>  \u0412\u0441\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438. <br \/>   \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/andrea-cuttone\/geoplotlib\">Geoplotlib<\/a>, <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/\">Plotly<\/a>, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 <a href=\"https:\/\/leather.readthedocs.io\/en\/latest\/index.html\">Leather<\/a> \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. <\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 Python \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432 \u043e\u0442 Binary District \u2014 <a href=\"https:\/\/binarydistrict.com\/ru\/course\/python-jumpstart-for-ai\/\">Python jumpstart for AI<\/a>.<\/div>\n<p>        <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/post\/422463\/\"> https:\/\/habr.com\/post\/422463\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/company\/binarydistrict\/blog\/422463\/\" class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041d\u0430 Python \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0438 \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0435: \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438, \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043e\u0446\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043c\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 <a href=\"https:\/\/habr.com\/users\/shwars\/\" class=\"user_link\">shwars<\/a>, \u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/binarydistrict.com\/ru\/course\/python-jumpstart-for-ai\/\">Python jumpstart for AI<\/a>, \u043d\u0435\u043d\u0430\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0435\u043e\u0440\u043e\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u043c\u0430\u0442 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438. \u0418\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Pandas, Matplotlib \u0438 Bokeh.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/-u\/1e\/ci\/-u1eci6yet9k4dulwfgzy8uwrzs.jpeg\"><br \/>  \u0421\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 <a href=\"http:\/\/notebooks.azure.com\">Azure Notebooks<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Jupyther Notebook. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Python \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0430. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c Microsoft Account, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u2014 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a Python 3. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c!  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-289094","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/289094","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=289094"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/289094\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=289094"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=289094"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=289094"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}