{"id":323510,"date":"2021-05-20T21:00:36","date_gmt":"2021-05-20T21:00:36","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323510"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=323510","title":{"rendered":"\u0422\u043e\u043f 6 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438: \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c?"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/5jKj\/\">&#171;<strong>Machine Learning. Basic<\/strong>&#171;.<\/a><\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/otus.pw\/bn3nf\/\"><strong>\u00abData Science \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f\u00bb<\/strong><\/a>. \u041f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e\u0431 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0445\u0430\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0438 \u0418\u0418, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 DS \u0438 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f ML. \u0418 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/bn3nf\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0438<\/a> \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435. \u0410 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f!  <\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h4>\u041d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043e \u043f\u043b\u044e\u0441\u0430\u0445 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u0430\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/h4>\n<p><em>\u042d\u0442\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0412\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <\/em><a href=\"https:\/\/datapane.com\/leo\/reports\/python_visualisation_guide_814e8638\/\"><em><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0432 Python, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Matplotlib<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Seaborn<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Plotly<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Bokeh<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Altair<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Folium<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 DataFrame? \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043f\u043b\u044e\u0441\u044b \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c:<\/p>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043b\u0438 \u0432\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439?<\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Matplotlib, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439 (\u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435, \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438).<\/p>\n<p>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Altair, Bokeh \u0438 Plotly, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044f \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0435\u043c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438? \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Matplotlib, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e API. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Altair, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c <em>\u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b<\/em>, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u044e\u0437\u043a\u0435\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439?<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 Github \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438:<\/p>\n<h4>I Scraped more than 1k Top Machine Learning Github Profiles and this is what I Found<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/36c\/09a\/e1e\/36c09ae1e79d3052aa56dcfa71f3a9ea.png\" width=\"985\" height=\"420\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Datapane, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 Python \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0438 API \u0434\u043b\u044f \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python-\u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432 <a href=\"https:\/\/datapane.com\/gallery\/\"><u>\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438 Datapane<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b csv <a href=\"https:\/\/datapane.com\/khuyentran1401\/reports\/github_data_dd10c22b\/\"><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-share-your-python-objects-across-different-environments-in-one-line-of-code-f30a25e5f50e\"><u>Datapane Blob<\/u><\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import datapane as dp dp.Blob.get(name='github_data', owner='khuyentran1401').download_df()<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 <a href=\"https:\/\/datapane.com\/\"><u>Datapane<\/u><\/a>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Blob. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0439\u043c\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>Matplotlib<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\"><u>Matplotlib<\/u><\/a>, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u0441\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f data science, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u0445\u043e\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 Matplotlib.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0427\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 100 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e Matplotlib \u043c\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt  top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100]  fig = plt.figure()  plt.bar(top_followers.user_name,        top_followers.followers)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a681d3464e6db5e5b95499\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a681d3464e6db5e5b95499\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">fig = plt.figure()  plt.text(0.6, 0.7, \"learning\", size=40, rotation=20.,          ha=\"center\", va=\"center\",          bbox=dict(boxstyle=\"round\",                    ec=(1., 0.5, 0.5),                    fc=(1., 0.8, 0.8),                    )          )  plt.text(0.55, 0.6, \"machine\", size=40, rotation=-25.,          ha=\"right\", va=\"top\",          bbox=dict(boxstyle=\"square\",                    ec=(1., 0.5, 0.5),                    fc=(1., 0.8, 0.8),                    )          )  plt.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6820d48861fb5ae2e7691\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6820d48861fb5ae2e7691\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>Matplotlib \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043d\u043e \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0435, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u0438 X \u0438 Y, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e Matplotlib \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">correlation = new_profile.corr()  fig, ax = plt.subplots() im = plt.imshow(correlation)  ax.set_xticklabels(correlation.columns) ax.set_yticklabels(correlation.columns)  plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha=\"right\",          rotation_mode=\"anchor\")<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68176d0e17eb5ff4723f3\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68176d0e17eb5ff4723f3\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/strong> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Matplotlib \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Seaborn<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/\"><u>Seaborn<\/u><\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Matplotlib. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, seaborn \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 matplotlib, \u043d\u043e \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u043c \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">correlation = new_profile.corr()  sns.heatmap(correlation, annot=True)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68228d18872cafa233993\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68228d18872cafa233993\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438 x \u0438 y!<\/p>\n<h4>2. \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0435\u0435<\/h4>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 seaborn \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0442. \u0434., \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Matplotlib.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set(style=\"darkgrid\") titanic = sns.load_dataset(\"titanic\") ax = sns.countplot(x=\"class\", data=titanic)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6824024ff09cb160cbb79\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6824024ff09cb160cbb79\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>Seaborn \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a matplotlib.&nbsp;<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Seaborn \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Matplotlib \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0432 Matplotlib, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442. \u0434.), \u043f\u0440\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Plotly<\/h2>\n<p>Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/plotly.com\/python\/\"><u>Plotly<\/u><\/a> \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 Matplotlib \u0438 seaborn, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0442. \u0434.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u043d\u0430 R<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043a\u043b\u043e\u043d\u043d\u0438\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 R \u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 Python, Plotly \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0436\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Python!<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0439 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f &#8212; <a href=\"https:\/\/plotly.com\/python\/plotly-express\/\"><strong><u>Plotly Express<\/u><\/strong><\/a>, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0432 Python.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  fig = px.scatter(new_profile[:100],           x='followers',           y='total_stars',           color='forks',           size='contribution') fig.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6825624ff09cb160cbb7a\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6825624ff09cb160cbb7a\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><strong>2. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>Plotly \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432 matplotlib? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Plotly<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100]  fig = px.bar(top_followers,               x='user_name',               y='followers',             )  fig.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a682af6034b3cad81fb913\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a682af6034b3cad81fb913\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u044b\u0448\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p><strong>3. \u041b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Plotly \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 GitHub, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0442\u0443 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/i-scraped-more-than-1k-top-machine-learning-github-profiles-and-this-is-what-i-found-1ab4fb0c0474?source=your_stories_page---------------------------\"><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px import datapane as dp  location_df = dp.Blob.get(name='location_df', owner='khuyentran1401').download_df()  m = px.scatter_geo(location_df, lat='latitude', lon='longitude',                  color='total_stars', size='forks',                  hover_data=['user_name','followers'],                  title='Locations of Top Users')  m.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a682ce5a3f6bb5bd1eb626\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a682ce5a3f6bb5bd1eb626\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0418, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435. \u0426\u0432\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 &#8212; \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Plotly \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Altair<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/altair-viz.github.io\/\"><u>Altair<\/u><\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 vega-lite, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<p><strong>1. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0422\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435. \u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c count() \u0432 y_axis<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import seaborn as sns import altair as alt   titanic = sns.load_dataset(\"titanic\")  alt.Chart(titanic).mark_bar().encode(     alt.X('class'),     y='count()' )<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a682ecd0e17eb5ff4723f4\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a682ecd0e17eb5ff4723f4\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><strong>2. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<p>Altair \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0422\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432 Plotly, \u0432 Altair \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">hireable = alt.Chart(titanic).mark_bar().encode(     x='sex:N',     y='mean_age:Q' ).transform_aggregate(     mean_age='mean(age)',     groupby=['sex'])  hireable<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68302182877b5cb65a69d\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68302182877b5cb65a69d\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <code>transform_aggregate()<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u044f\u0442\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 (<code>mean(age)<\/code>) \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0430 (<code>groupby=['sex']<\/code>) \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <code>mean_age<\/code>). \u0417\u0430 \u043e\u0441\u044c Y \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f <code>:N<\/code>, \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e <code>mean_age<\/code> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043c\u0435\u0440\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f <code>:Q<\/code>.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/altair-viz.github.io\/user_guide\/transform\/index.html\"><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>.<\/p>\n<p><strong>3. \u0421\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>Altair \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c \u0432 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">brush = alt.selection(type='interval')  points = alt.Chart(titanic).mark_point().encode(     x='age:Q',     y='fare:Q',     color=alt.condition(brush, 'class:N', alt.value('lightgray')) ).add_selection(     brush )  bars = alt.Chart(titanic).mark_bar().encode(     y='class:N',     color='class:N',     x = 'count(class):Q' ).transform_filter(     brush )  points &amp; bars<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a683180f3ebbcaeba0bdfc\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a683180f3ebbcaeba0bdfc\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0442\u0430\u0441\u043a\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u044b\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0412 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043b\u0435\u0442\u0443 &#8212; \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 Python!<\/p>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435, \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u0442\u0438\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432 seaborn \u0438\u043b\u0438 Plotly. Altair \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 5000 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Altair \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438. Altair \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 5000 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 \u043d\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e \u0441\u0442\u0438\u043b\u044e Plotly \u0438\u043b\u0438 Seaborn.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Bokeh<\/h2>\n<p>Bokeh &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0430\u0445.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Matplotlib<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u043e\u043f\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, Bokeh, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0437\u0430\u0439\u043c\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 Matplotlib.<\/p>\n<p>Matplotlib \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435. Bokeh \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0441 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c; \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 Matplotlib, \u043d\u043e \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a Matplotlib,<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt  fig, ax = plt.subplots()  x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 5, 8, 2, 7]  for x,y in zip(x,y):      ax.add_patch(plt.Circle((x, y), 0.5, edgecolor = \"#f03b20\",facecolor='#9ebcda', alpha=0.8))   #Use adjustable='box-forced' to make the plot area square-shaped as well. ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim') ax.set_xbound(3, 4)  ax.plot()   #Causes an autoscale update. plt.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68336182877b5cb65a69e\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68336182877b5cb65a69e\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439, \u0432 Bokeh, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0441 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from bokeh.io import output_file, show from bokeh.models import Circle from bokeh.plotting import figure  reset_output() output_notebook()   plot = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools=\"tap\", title=\"Select a circle\") renderer = plot.circle([1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 2, 7], size=50)  selected_circle = Circle(fill_alpha=1, fill_color=\"firebrick\", line_color=None) nonselected_circle = Circle(fill_alpha=0.2, fill_color=\"blue\", line_color=\"firebrick\")  renderer.selection_glyph = selected_circle renderer.nonselection_glyph = nonselected_circle  show(plot)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6834fffc548cb08607766\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6834fffc548cb08607766\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><strong>2. \u0421\u0432\u044f\u0437\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0412 Bokeh \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u043e \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c 3 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from bokeh.layouts import gridplot, row from bokeh.models import ColumnDataSource  reset_output() output_notebook()  source = ColumnDataSource(new_profile)  TOOLS = \"box_select,lasso_select,help\" TOOLTIPS = [('user', '@user_name'),             ('followers', '@followers'),             ('following', '@following'),             ('forks', '@forks'),              ('contribution', '@contribution')]  s1 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s1.circle(x='followers', y='following', source=source)  s2 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s2.circle(x='followers', y='forks', source=source)  s3 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s3.circle(x='followers', y='contribution', source=source)  p = gridplot([[s1,s2,s3]]) show(p)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/468\/ce6\/6f5\/468ce66f599b3da715b61868e7a7df58.gif\" width=\"971\" height=\"342\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 Bokeh &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043e\u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c Matplotlib, \u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0447\u0435\u043c Seaborn, Altair \u0438\u043b\u0438 Plotly.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441 \u0422\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u043c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0442\u043e \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6  p = figure(x_range=list(titanic_groupby['class'])) p.vbar(x='class', top='survived', source = titanic_groupby,       fill_color=factor_cmap('class', palette=Spectral6, factors=list(titanic_groupby['class'])       )) show(p)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68492ffc548cb08607767\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68492ffc548cb08607767\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6  p = figure(x_range=list(titanic_groupby['class'])) p.vbar(x='class', top='survived', width=0.9, source = titanic_groupby,       fill_color=factor_cmap('class', palette=Spectral6, factors=list(titanic_groupby['class'])       )) show(p)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6850b182877b5cb65a69f\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6850b182877b5cb65a69f\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u043c Bokeh \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Bokeh &#8212; \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0447\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0446\u0435\u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Folium<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/python-visualization.github.io\/folium\/\"><u>Folium<\/u><\/a> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435. \u0412 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 <code>OpenStreetMap<\/code>, Mapbox \u0438 Stamen<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e Plotly, Altair \u0438 Bokeh \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b, Folium \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0443\u044e \u0443\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0435 \u043a Google Map, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 Github \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Plotly? \u041c\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0435\u0449\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Folium:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import folium  # Load data location_df = dp.Blob.get(name='location_df', owner='khuyentran1401').download_df()   # Save latitudes, longitudes, and locations' names in a list lats = location_df['latitude'] lons = location_df['longitude'] names = location_df['location']  # Create a map with an initial location m = folium.Map(location=[lats[0], lons[0]])  for lat, lon, name in zip(lats, lons, names):        # Create marker with other locations     folium.Marker(location=[lat, lon],                   popup= name,                   icon=folium.Icon(color='green') ).add_to(m)      m<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/296\/ef5\/8db\/296ef58db5e47daf3c1a70e0b2f49e72.png\" width=\"862\" height=\"670\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u00ab\u0416\u0438\u0432\u043e\u0439\u00bb \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435:<\/em> <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658\">https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658<\/a> <\/p>\n<p><strong>2. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, Folium \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Code to generate map here #....  # Enable adding more locations in the map m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Potential Location'))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d37\/27b\/511\/d3727b511e2da104f5f7a70c71272a49.png\" width=\"809\" height=\"604\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u00ab\u0416\u0438\u0432\u043e\u0439\u00bb \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435:<\/em> <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658\">https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658<\/a> <\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b \u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u043b\u0438.<\/p>\n<p><strong>3. \u041f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d\u044b&nbsp;<\/strong><\/p>\n<p>\u0423 Folium \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u043f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0439, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d \u0434\u043b\u044f Altair. \u0427\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 Github \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 Github \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434? \u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043b\u0430\u0433\u0438\u043d\u0430\u0445 Folium \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from folium.plugins import HeatMap  m = folium.Map(location=[lats[0], lons[0]])  HeatMap(data=location_df[['latitude', 'longitude', 'total_stars']]).add_to(m)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/acf\/c42\/0af\/acfc420af3f0e678eef244685a4e3c10.png\" width=\"816\" height=\"616\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><em>\u00ab\u0416\u0438\u0432\u043e\u0439\u00bb \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435:<\/em> <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658\">https:\/\/towardsdatascience.com\/top-6-python-libraries-for-visualization-which-one-to-use-fe43381cd658<\/a> <\/p>\n<p>\u0423\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Folium \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041e\u043d \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043e\u0449\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e Google Map.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c! \u0412\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438 \u043e \u0448\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042f \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0430\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0433\u0440\u043e\u043c\u043e\u0437\u0434\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443!<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u0441\u0442\u0435\u0441\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0444\u043e\u0440\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/khuyentran1401\/Data-science\/blob\/master\/visualization\/top_visualization.ipynb\"><u>\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430 Github<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f\u0445 data science \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u043c\u043d\u043e\u0439 \u0432 <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/khuyen-tran-1401\/\"><u>LinkedIn<\/u><\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/twitter.com\/KhuyenTran16\"><u>Twitter<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;\u041e\u0442\u043c\u0435\u0442\u044c\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/khuyentran1401\/Data-science\"><u>\u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/u><\/a>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 Medium, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e data science.&nbsp;<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/5jKj\/\">&#171;<strong>Machine Learning. Basic<\/strong>&#171;<\/a><\/p>\n<p>\u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/otus.pw\/bn3nf\/\"><strong>\u00abData Science \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f\u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\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\/otus\/blog\/558478\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/558478\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/5jKj\/\">&#171;<strong>Machine Learning. Basic<\/strong>&#171;.<\/a><\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/otus.pw\/bn3nf\/\"><strong>\u00abData Science \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f\u00bb<\/strong><\/a>. \u041f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e\u0431 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0445\u0430\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0438 \u0418\u0418, \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 DS \u0438 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f ML. \u0418 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/bn3nf\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0438<\/a> \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435. \u0410 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f!  <\/p>\n<\/blockquote>\n<hr>\n<h4>\u041d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u043e \u043f\u043b\u044e\u0441\u0430\u0445 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u0430\u0445 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/h4>\n<p><em>\u042d\u0442\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0412\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <\/em><a href=\"https:\/\/datapane.com\/leo\/reports\/python_visualisation_guide_814e8638\/\"><em><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0432 Python, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Matplotlib<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Seaborn<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Plotly<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Bokeh<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Altair<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>Folium<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 DataFrame? \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043f\u043b\u044e\u0441\u044b \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c:<\/p>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043b\u0438 \u0432\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439?<\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Matplotlib, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439 (\u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435, \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438).<\/p>\n<p>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Altair, Bokeh \u0438 Plotly, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044f \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0435\u043c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438? \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Matplotlib, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e API. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Altair, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c <em>\u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b<\/em>, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u044e\u0437\u043a\u0435\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u0433\u0435\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439?<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 Github \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438:<\/p>\n<h4>I Scraped more than 1k Top Machine Learning Github Profiles and this is what I Found<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Datapane, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 Python \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0438 API \u0434\u043b\u044f \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python-\u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432 <a href=\"https:\/\/datapane.com\/gallery\/\"><u>\u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0438 Datapane<\/u><\/a>.<\/p>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b csv <a href=\"https:\/\/datapane.com\/khuyentran1401\/reports\/github_data_dd10c22b\/\"><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-to-share-your-python-objects-across-different-environments-in-one-line-of-code-f30a25e5f50e\"><u>Datapane Blob<\/u><\/a>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import datapane as dp dp.Blob.get(name='github_data', owner='khuyentran1401').download_df()<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 <a href=\"https:\/\/datapane.com\/\"><u>Datapane<\/u><\/a>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Blob. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0439\u043c\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>Matplotlib<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\"><u>Matplotlib<\/u><\/a>, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u0441\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f data science, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u0445\u043e\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 Matplotlib.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0427\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u044b \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 100 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e Matplotlib \u043c\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt  top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100]  fig = plt.figure()  plt.bar(top_followers.user_name,        top_followers.followers)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a681d3464e6db5e5b95499\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a681d3464e6db5e5b95499\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">fig = plt.figure()  plt.text(0.6, 0.7, \"learning\", size=40, rotation=20.,          ha=\"center\", va=\"center\",          bbox=dict(boxstyle=\"round\",                    ec=(1., 0.5, 0.5),                    fc=(1., 0.8, 0.8),                    )          )  plt.text(0.55, 0.6, \"machine\", size=40, rotation=-25.,          ha=\"right\", va=\"top\",          bbox=dict(boxstyle=\"square\",                    ec=(1., 0.5, 0.5),                    fc=(1., 0.8, 0.8),                    )          )  plt.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6820d48861fb5ae2e7691\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6820d48861fb5ae2e7691\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>Matplotlib \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043d\u043e \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0435, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u0438 X \u0438 Y, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e Matplotlib \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0447\u0440\u0435\u0437\u0432\u044b\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">correlation = new_profile.corr()  fig, ax = plt.subplots() im = plt.imshow(correlation)  ax.set_xticklabels(correlation.columns) ax.set_yticklabels(correlation.columns)  plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha=\"right\",          rotation_mode=\"anchor\")<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68176d0e17eb5ff4723f3\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68176d0e17eb5ff4723f3\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/strong> \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Matplotlib \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Seaborn<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/\"><u>Seaborn<\/u><\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Matplotlib. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, seaborn \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 matplotlib, \u043d\u043e \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u043c \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u043e\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">correlation = new_profile.corr()  sns.heatmap(correlation, annot=True)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a68228d18872cafa233993\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a68228d18872cafa233993\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438 x \u0438 y!<\/p>\n<h4>2. \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0435\u0435<\/h4>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442 seaborn \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0442. \u0434., \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 Matplotlib.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set(style=\"darkgrid\") titanic = sns.load_dataset(\"titanic\") ax = sns.countplot(x=\"class\", data=titanic)<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6824024ff09cb160cbb79\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6824024ff09cb160cbb79\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<h4>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/h4>\n<p>Seaborn \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d \u0438 \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a matplotlib.&nbsp;<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Seaborn \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Matplotlib \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0432 Matplotlib, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442. \u0434.), \u043f\u0440\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Plotly<\/h2>\n<p>Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/plotly.com\/python\/\"><u>Plotly<\/u><\/a> \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u041e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 Matplotlib \u0438 seaborn, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0442. \u0434.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u043d\u0430 R<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043a\u043b\u043e\u043d\u043d\u0438\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 R \u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0430 Python, Plotly \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0436\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Python!<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0439 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f &#8212; <a href=\"https:\/\/plotly.com\/python\/plotly-express\/\"><strong><u>Plotly Express<\/u><\/strong><\/a>, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439 \u0432 Python.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  fig = px.scatter(new_profile[:100],           x='followers',           y='total_stars',           color='forks',           size='contribution') fig.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a6825624ff09cb160cbb7a\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a6825624ff09cb160cbb7a\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><strong>2. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>Plotly \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432 matplotlib? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Plotly<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px  top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100]  fig = px.bar(top_followers,               x='user_name',               y='followers',             )  fig.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a682af6034b3cad81fb913\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a682af6034b3cad81fb913\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u044b\u0448\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p><strong>3. \u041b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Plotly \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 GitHub, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0448\u0438\u0440\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0442\u0443 \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/i-scraped-more-than-1k-top-machine-learning-github-profiles-and-this-is-what-i-found-1ab4fb0c0474?source=your_stories_page---------------------------\"><u>\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import plotly.express as px import datapane as dp  location_df = dp.Blob.get(name='location_df', owner='khuyentran1401').download_df()  m = px.scatter_geo(location_df, lat='latitude', lon='longitude',                  color='total_stars', size='forks',                  hover_data=['user_name','followers'],                  title='Locations of Top Users')  m.show()<\/code><\/pre>\n<p><iframe id=\"60a682ce5a3f6bb5bd1eb626\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60a682ce5a3f6bb5bd1eb626\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p>\u0418, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435. \u0426\u0432\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 &#8212; \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: <\/strong>Plotly \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2>Altair<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/altair-viz.github.io\/\"><u>Altair<\/u><\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 vega-lite, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<h4>\u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/h4>\n<p><strong>1. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0432\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e, \u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440,<\/p>\n<\/hr>\n<\/blockquote>\n<\/div>\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-323510","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323510","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=323510"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/323510\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=323510"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=323510"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=323510"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}