{"id":306940,"date":"2020-07-14T15:01:28","date_gmt":"2020-07-14T15:01:28","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=306940"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=306940","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f Data Science \u043d\u0430 Python"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510320\/\"><i>\u041a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 Python<\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/analyticsindiamag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/829ec6eb465ac4eee37d8f999658c5c8.gif\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u043d\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9D%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%B2%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%8B\">\u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u0430\u0445<\/a> (sunk cost fallacy) <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Thinking,_Fast_and_Slow#Heuristics_and_biases\">\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0432\u0440\u0435\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0433\u043d\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a>, \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043b\u044e\u0434\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/youarenotsosmart.com\/2011\/03\/25\/the-sunk-cost-fallacy\/\">\u043a \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f<\/a> \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0435\u043b\u0443, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u2014 \u0443\u0442\u043e\u043d\u0443\u043b\u0438 \u2014 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0433\u043e\u043d\u0435. \u0417\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b, \u0440\u0430\u0431\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0434\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0442\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e, \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 matplotlib \u2014 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e matplotlib, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/api\/api_overview.html\">\u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0430<\/a>. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 StackOverflow, \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/14946371\/editing-the-date-formatting-of-x-axis-tick-labels-in-matplotlib\">\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u044b<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/14762181\/adding-a-y-axis-label-to-secondary-y-axis-in-matplotlib\">\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0441\u044c Y<\/a>. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 Python, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 <a href=\"https:\/\/www.fusioncharts.com\/blog\/best-python-data-visualization-libraries\/\">\u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432<\/a>, \u044f\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u2014 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/\">\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 plotly<\/a>. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 plotly, \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u2014 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430. <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0412\u0435\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/Data-Analysis\/blob\/master\/plotly\/Plotly%20Whirlwind%20Introduction.ipynb\">\u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043d\u0430 GitHub<\/a>. \u0412\u0441\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/WillKoehrsen\/Data-Analysis\/blob\/master\/plotly\/Plotly%20Whirlwind%20Introduction.ipynb\">\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 NBViewer<\/a>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/660\/1*D10-b01-wu-Unv-2WThIsQ.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<h3>Plotly \u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/h3>\n<p>  \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/\">plotly<\/a> \u0434\u043b\u044f Python \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, <a href=\"https:\/\/plot.ly\/javascript\/\">\u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 plotly.js<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/d3js.org\/\">d3.js<\/a>. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0434 plotly \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/santosjorge\/cufflinks\">cufflinks<\/a>, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Pandas DataFrame \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430\u0448 \u0441\u0442\u0435\u043a cufflinks &gt; plotly &gt; plotly.js&gt; d3.js \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Python \u0441 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/d3\/d3\/wiki\/Gallery\">\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 d3<\/a>.<\/p>\n<p>  (\u0421\u0430\u043c\u0430 <a href=\"https:\/\/plot.ly\/\">Plotly \u2014 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f<\/a> \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Python \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0434\u043e 25 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0432 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b <a href=\"http:\/\/help.plot.ly\/how-sharing-works-in-plotly\/\">\u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043c\u0438 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u043e\u043c<\/a>.)<\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 Jupyter Notebook \u0441 plotly + cufflinks, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 plotly \u0438 cufflinks \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>pip install cufflinks plotly <\/code>\u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0432 Jupiter:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Standard plotly imports import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode # Using plotly + cufflinks in offline mode import cufflinks cufflinks.go_offline(connected=True) init_notebook_mode(connected=True)<\/code><\/pre>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445: \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0431\u043e\u043a\u0441-\u043f\u043b\u043e\u0442\u044b<\/h3>\n<p>  \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0430 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430-\u044d\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430 (<a href=\"https:\/\/www.andata.at\/en\/software-blog-reader\/why-we-love-the-cdf-and-do-not-like-histograms-that-much.html\">\u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438<\/a>) \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u043e\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c (\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/analyzing-medium-story-stats-with-python-24c6491a8ff0\">\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/WillKoehrsen\/Data-Analysis\/tree\/master\/medium\">\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u044e<\/a>), \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0445\u043b\u043e\u043f\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 ( <code>df<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Pandas):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['claps'].iplot(kind='hist', xTitle='claps',                   yTitle='count', title='Claps Distribution')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*K6LaqTMhc46R8QQuEIczxw.gif\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a \u043a <code>matplotlib<\/code>, \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0443 (<code>iplot<\/code> \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <code>plot<\/code>), \u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a! \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043a\u043b\u0438\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df[['time_started', 'time_published']].iplot(     kind='hist',     histnorm='percent',     barmode='overlay',     xTitle='Time of Day',     yTitle='(%) of Articles',     title='Time Started and Time Published')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*8mWiMINu1zgn3irxptzEig.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u044f <code>Pandas<\/code>, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0440\u043f\u043b\u043e\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Resample to monthly frequency and plot  df2 = df[['view','reads','published_date']].\\          set_index('published_date').\\          resample('M').mean() df2.iplot(kind='bar', xTitle='Date', yTitle='Average',     title='Monthly Average Views and Reads')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*B6v0i6KNUjL5ifaH1ijlAg.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/10min.html\">\u0441\u0438\u043b\u0443 Pandas<\/a> \u0441 plotly + cufflinks. \u0414\u043b\u044f \u0431\u043e\u043a\u0441\u043f\u043b\u043e\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <code>pivot<\/code>, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c plot:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.pivot(columns='publication', values='fans').iplot(         kind='box',         yTitle='fans',         title='Fans Distribution by Publication')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*-8CsIE7F5G6sJLMv1ADJOQ.gif\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0412 \u0431\u043e\u043a\u0441-\u043f\u043b\u043e\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u043c\u044b \u0443\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c!<\/p>\n<h3>\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0440\u0434\u0446\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u044d\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f (\u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435) \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<h3>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/h3>\n<p>  \u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, plotly + cufflinks \u0431\u044b\u043b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 TDS \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> Create a dataframe of Towards Data Science Articles tds = df[df['publication'] == 'Towards Data Science'].\\          set_index('published_date') # Plot read time as a time series tds[['claps', 'fans', 'title']].iplot(     y='claps', mode='lines+markers', secondary_y = 'fans',     secondary_y_title='Fans', xTitle='Date', yTitle='Claps',     text='title', title='Fans and Claps over Time')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*wIvogMrLisCfBjB9Yq0krw.gif\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043e\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 x<\/li>\n<li>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438 y, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b<\/li>\n<li>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0440\u0430 \u043c\u044b\u0448\u0438<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tds_monthly_totals.iplot(     mode='lines+markers+text',     text=text,     y='word_count',     opacity=0.8,     xTitle='Date',     yTitle='Word Count',     title='Total Word Count by Month')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*Nq4AdwAcB-GCjf-LUMUTLg.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0439 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.iplot(     x='read_time',     y='read_ratio',     # Specify the category     categories='publication',     xTitle='Read Time',     yTitle='Reading Percent',     title='Reading Percent vs Read Ratio by Publication')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*3HF7uBmfLsETJvRNSy4i7Q.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043e\u0441\u044c, \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u043a \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442 plotly \u2014 (\u0441\u043c. <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/reference\/\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e Plotly<\/a> \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430), \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0443\u0437\u044b\u0440\u044c\u043a\u043e\u0432 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tds.iplot(     x='word_count',     y='reads',     size='read_ratio',     text=text,     mode='markers',     # Log xaxis     layout=dict(         xaxis=dict(type='log', title='Word Count'),         yaxis=dict(title='Reads'),         title='Reads vs Log Word Count Sized by Read Ratio'))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*jyy7yVdGrVU7DuE6Z9sRhw.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0432 (\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 <a href=\"https:\/\/nbviewer.jupyter.org\/github\/WillKoehrsen\/Data-Analysis\/blob\/master\/plotly\/Plotly%20Whirlwind%20Introduction.ipynb#\">\u0441\u043c. NoteBook<\/a>), \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 (<a href=\"https:\/\/serialmentor.com\/dataviz\/aesthetic-mapping.html\">\u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a>) \u043d\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a!<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*53LomjR1tGSySn7Aevtd6g.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Pandas \u0441 plotly+cufflinks \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.pivot_table(     values='views', index='published_date',     columns='publication').cumsum().iplot(         mode='markers+lines',         size=8,         symbol=[1, 2, 3, 4, 5],         layout=dict(             xaxis=dict(title='Date'),             yaxis=dict(type='log', title='Total Views'),             title='Total Views over Time by Publication'))<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*Sge36RGR1LEDzyvVq98nNg.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0432 notebook \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u043f\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u043a \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e-\u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e, \u043d\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/figure-factory-subplots\/\">plotly figure_factory<\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443.<\/p>\n<h3>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0420\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, <a href=\"https:\/\/junkcharts.typepad.com\/junk_charts\/2010\/06\/the-scatterplot-matrix-a-great-tool.html\">\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f<\/a> (\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f splom) \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.figure_factory as ff figure = ff.create_scatterplotmatrix(     df[['claps', 'publication', 'views',               'read_ratio','word_count']],     diag='histogram',     index='publication')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*Q2j1aD-xmizC2X2ujlnkNQ.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0422\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u041a\u0430\u0440\u0442\u0430<\/h3>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043c\u044b \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">corrs = df.corr() figure = ff.create_annotated_heatmap(     z=corrs.values,     x=list(corrs.columns),     y=list(corrs.index),     annotation_text=corrs.round(2).values,     showscale=True) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*-p9xUe9IKKQtMNHFe8zI2Q.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c. cufflinks \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043c\u0435 \u00abspace\u201d \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u201cggplot\u201d:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/425\/1*ck5W8aXaltVq1-PjG9hB7g.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/576\/1*u0jL7qsDJpWLupcqjKlZTQ.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c 3D-\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 (\u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0443\u0437\u044b\u0440\u044c\u043a\u043e\u0432\u044b\u0439):<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/510\/1*RiKPOE_KL5SNAmRODhx5Ww.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/491\/1*dgCraKLvY80K-JYiIyi1Sg.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/interworks.com\/blog\/rcurtis\/2018\/01\/19\/friends-dont-let-friends-make-pie-charts\/\">\u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a>, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*hMhRTpErpCoqQQ0RdBnowQ.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 Plotly Chart Studio<\/h3>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 NoteBook Jupiter, \u0432\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c \u0443\u0433\u043b\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u201cExport to plot.ly\u00bb, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0436\u043c\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0432 <a href=\"https:\/\/plot.ly\/create\/\">Chart Studio<\/a> \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0433 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435.<\/p>\n<p>  \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0434\u0432\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0434\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b \u0432 Chart Studio:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*_RU1jyZy2YCYQnXdEcB52Q.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*yzvK0uzeO002hADIu0HRVg.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c, \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438! \u042f \u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e plotly, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e cufflinks \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/dropdowns\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*AVImsTA-CXldeDDsbBzvkg.png\" alt=\"image\"\/><\/a><\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n<p>  \u0421\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0432\u043f\u0443\u0441\u0442\u0443\u044e, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u043e. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443, \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u0441 matploblib, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c!<\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u043c \u043e plot \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0449\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438\/\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432 Python \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f plotly. Plotly \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445! \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u0443\u0442\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043d\u043e \u0441 plotly \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0434\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b!<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1000\/1*oBjoGHxcba2UsQbFf5bzsw.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<hr\/>\n<p>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/rd\/kl\/lr\/rdkllrbtrth_kdpceb-vxzrxl1o.jpeg\" alt=\"image\" \/><\/div>\n<p>  \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438\u043b\u0438 Level Up \u043f\u043e \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b SkillFactory:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=DST&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Science \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a> (12 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c<\/a> (9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a> (12 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a> (9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a> (12 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=14072003\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a> (8 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <br clear=\"left\"\/>  <\/p>\n<h3>\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/508450\/\">\u0422\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0432 Data Scien\u0441e 2020<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/508556\/\">Data Science \u0443\u043c\u0435\u0440\u043b\u0430. \u0414\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 Business Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507052\/\">\u041a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 Data Scientist \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u044f\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\/\">\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c Data Scientist \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u041b\u0438\u0433\u0438 \u041f\u043b\u044e\u0449\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506798\/\">Data Science \u0434\u043b\u044f \u0433\u0443\u043c\u0430\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432: \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00abdata\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506790\/\">Data Scien\u0441e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0438\u0434\u0430\u0445: \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 Decision Intelligence<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \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\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510320\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510320\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510320\/\"><i>\u041a\u0430\u043a \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 Python<\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/analyticsindiamag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/06\/829ec6eb465ac4eee37d8f999658c5c8.gif\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u043d\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9D%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%B2%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%8B\">\u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u0430\u0445<\/a> (sunk cost fallacy) <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Thinking,_Fast_and_Slow#Heuristics_and_biases\">\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0432\u0440\u0435\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0433\u043d\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0431\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a>, \u0436\u0435\u0440\u0442\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u043b\u044e\u0434\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/youarenotsosmart.com\/2011\/03\/25\/the-sunk-cost-fallacy\/\">\u043a \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f<\/a> \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0435\u043b\u0443, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u2014 \u0443\u0442\u043e\u043d\u0443\u043b\u0438 \u2014 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0433\u043e\u043d\u0435. \u0417\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b, \u0440\u0430\u0431\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0434\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0442\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e, \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 matplotlib \u2014 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e matplotlib, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/api\/api_overview.html\">\u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0430<\/a>. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0447\u0430\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 StackOverflow, \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/14946371\/editing-the-date-formatting-of-x-axis-tick-labels-in-matplotlib\">\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u044b<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/14762181\/adding-a-y-axis-label-to-secondary-y-axis-in-matplotlib\">\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0441\u044c Y<\/a>. \u041a \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 Python, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 <a href=\"https:\/\/www.fusioncharts.com\/blog\/best-python-data-visualization-libraries\/\">\u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432<\/a>, \u044f\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u2014 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/plot.ly\/python\/\">\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 plotly<\/a>. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 plotly, \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u2014 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430.   <\/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-306940","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/306940","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=306940"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/306940\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=306940"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=306940"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=306940"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}