{"id":337057,"date":"2022-08-15T15:00:28","date_gmt":"2022-08-15T15:00:28","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=337057"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=337057","title":{"rendered":"<span>\u041e\u0434\u043d\u0430 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. Panel for Python<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/336\/711\/995\/33671199503f5e32aee3e24e66d18c1c.png\" width=\"780\" height=\"439\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/336\/711\/995\/33671199503f5e32aee3e24e66d18c1c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438) \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python, \u043d\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 panel \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c dashboard.<\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/altair-viz.github.io\/\">Altair<\/a> &#8212; \u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c (bar chart, line chart, scatter plot, \u2026), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0413\u0430\u043d\u0442\u0442\u0430, \u2026<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.bokeh.org\/en\/latest\/index.html\">Bokeh<\/a> &#8212; \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 JavaScript. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0438 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 3D-\u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/holoviews.org\">HoloViews<\/a> &#8212; \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441 Bokeh \u0438 Matplotlib, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">Matplotlib<\/a> &#8212; \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441 Pandas \/ Seaborn. \u0414\u043b\u044f 3d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/tutorials\/toolkits\/mplot3d.html\">mplot3d<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/plotly.com\/\">Plotly<\/a> &#8212; \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 3d-\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 plotly.js \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/python-visualization.github.io\/folium\/\">Folium<\/a> &#8212; \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u043e\u0439 (\u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0432 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/664888\/\">\u044d\u0442\u043e\u0439<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Panel \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 dashboard \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install panel<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 panel:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">panel serve script.py --show --autoreload<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c IPython \u0438\u043b\u0438 Jupyter notebook.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np  from matplotlib.figure import Figure data = pd.read_csv('https:\/\/raw.githubusercontent.com\/holoviz\/panel\/master\/examples\/assets\/occupancy.csv') data['date'] = data.date.astype('datetime64[ns]') data = data.set_index('date')  def mpl_plot(avg, highlight):     fig = Figure()     ax = fig.add_subplot()     avg.plot(ax=ax)     if len(highlight):         highlight.plot(style='o', ax=ax)     return fig  def find_outliers(variable='Temperature', window=30, sigma=10, view_fn=mpl_plot):     avg = data[variable].rolling(window=window).mean()     residual = data[variable] - avg     std = residual.rolling(window=window).std()     outliers = (np.abs(residual) > std * sigma)     return view_fn(avg, avg[outliers])  <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439,  \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e find_outliers \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 interact \u043e\u0442 panel.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import panel as pn pn.extension()                    # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c BokehJS, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f latex \u0438 \u0434\u0440. pn.interact(find_outliers)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/26e\/f7c\/2b1\/26ef7c2b1e9f9ebf7d939dcb3845d22d.png\" alt=\"\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\" title=\"\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\" width=\"1029\" height=\"836\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/26e\/f7c\/2b1\/26ef7c2b1e9f9ebf7d939dcb3845d22d.png\"\/><figcaption>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 interact, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b panel \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c panel \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 (\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0438 \u0434\u0440.). \u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 pn.interact \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 kwargs, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f sigma \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pn.interact(find_outliers, sigma=(10,20), variable=list(data.columns)) <\/code><\/pre>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441-\u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 param.Parametrized:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class OccupancyAnalysis(param.Parameterized):     variable  = param.Selector(objects=sorted(list(data.columns)))     window = param.Integer(default=10, bounds=(1, 40))     sigma = param.Number(default=10, bounds=(10, 20))      def view(self):         return find_outliers(self.variable, self.window, self.sigma)<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044f\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>param &#8212; \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>view &#8212; \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 view \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f holoviews \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 hv.streams.pointerX \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e X):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class OccupancyAnalysis(param.Parameterized):     variable  = param.Selector(objects=sorted(list(data.columns)))     window = param.Integer(default=10, bounds=(1, 40))     sigma = param.Number(default=10, bounds=(10, 20))      def view(self):         return find_outliers(self.variable, self.window, self.sigma)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438), \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, pn.Str \u0438\u043b\u0438 pn.HTML, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 pn.Markdown), \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 (pandas Series), \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0438\u0437 pn.widgets) \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 (pn.Row &#8212; \u0440\u044f\u0434 \u0438\u0437 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432, pn.Column &#8212; \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432, pn.Tabs &#8212; \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438, pn.GridSpec \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a). \u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b). GridSpec \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 0..2). \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 pn.Pane().<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 interact \u0442\u0438\u043f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, \u0444\u043b\u0430\u0433, \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a), \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>pn.widgets.IntSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 start &#8212; end \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c step<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.FloatSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Checkbox \/ pn.widgets.Toggle &#8212; \u0444\u043b\u0430\u0436\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataPicker &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u0442\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.TextInput &#8212; \u0432\u0432\u043e\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 pn.widgets.PasswordInput \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Select &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.RadioButtonGroup \/ pn.widgets.RadioBoxGroup &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.ColorPicker &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Button &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataFrame &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440 \u0438 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 DataFrame<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Progress &#8212; \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>param.Integer &#8212; \u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 bounds)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Number &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Range &#8212; \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.String &#8212; \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Date &#8212; \u0434\u0430\u0442\u0430 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 bounds)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.DataFrame &#8212; \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 pandas DataFrame<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Color &#8212; \u0446\u0432\u0435\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c widget.param.watch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f-\u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c (\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c) \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/panel.holoviz.org\/gallery\/index.html\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>. <\/p>\n<hr\/>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 &#171;<a href=\"https:\/\/otus.pw\/GESD\/\">Python \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438<\/a>&#187; \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Python \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f RFM \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%BC%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BC%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B2%20Python%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%20%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20RFM%20%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5\">\u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/682500\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/682500\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438) \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python, \u043d\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 panel \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c dashboard.<\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/altair-viz.github.io\/\">Altair<\/a> &#8212; \u0434\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c (bar chart, line chart, scatter plot, \u2026), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0413\u0430\u043d\u0442\u0442\u0430, \u2026<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.bokeh.org\/en\/latest\/index.html\">Bokeh<\/a> &#8212; \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 JavaScript. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0438 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 3D-\u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/holoviews.org\">HoloViews<\/a> &#8212; \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441 Bokeh \u0438 Matplotlib, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">Matplotlib<\/a> &#8212; \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441 Pandas \/ Seaborn. \u0414\u043b\u044f 3d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/tutorials\/toolkits\/mplot3d.html\">mplot3d<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/plotly.com\/\">Plotly<\/a> &#8212; \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 3d-\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 plotly.js \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/python-visualization.github.io\/folium\/\">Folium<\/a> &#8212; \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u043e\u0439 (\u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0432 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/664888\/\">\u044d\u0442\u043e\u0439<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Panel \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 dashboard \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install panel<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 panel:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">panel serve script.py --show --autoreload<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c IPython \u0438\u043b\u0438 Jupyter notebook.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np  from matplotlib.figure import Figure data = pd.read_csv('https:\/\/raw.githubusercontent.com\/holoviz\/panel\/master\/examples\/assets\/occupancy.csv') data['date'] = data.date.astype('datetime64[ns]') data = data.set_index('date')  def mpl_plot(avg, highlight):     fig = Figure()     ax = fig.add_subplot()     avg.plot(ax=ax)     if len(highlight):         highlight.plot(style='o', ax=ax)     return fig  def find_outliers(variable='Temperature', window=30, sigma=10, view_fn=mpl_plot):     avg = data[variable].rolling(window=window).mean()     residual = data[variable] - avg     std = residual.rolling(window=window).std()     outliers = (np.abs(residual) > std * sigma)     return view_fn(avg, avg[outliers])  <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439,  \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e find_outliers \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 interact \u043e\u0442 panel.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import panel as pn pn.extension()                    # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c BokehJS, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f latex \u0438 \u0434\u0440. pn.interact(find_outliers)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 interact, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b panel \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c panel \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 (\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0438 \u0434\u0440.). \u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432) \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 pn.interact \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 kwargs, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f sigma \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pn.interact(find_outliers, sigma=(10,20), variable=list(data.columns)) <\/code><\/pre>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441-\u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 param.Parametrized:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class OccupancyAnalysis(param.Parameterized):     variable  = param.Selector(objects=sorted(list(data.columns)))     window = param.Integer(default=10, bounds=(1, 40))     sigma = param.Number(default=10, bounds=(10, 20))      def view(self):         return find_outliers(self.variable, self.window, self.sigma)<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044f\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>param &#8212; \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>view &#8212; \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 view \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f holoviews \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 hv.streams.pointerX \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c \u043e\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e X):<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class OccupancyAnalysis(param.Parameterized):     variable  = param.Selector(objects=sorted(list(data.columns)))     window = param.Integer(default=10, bounds=(1, 40))     sigma = param.Number(default=10, bounds=(10, 20))      def view(self):         return find_outliers(self.variable, self.window, self.sigma)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438), \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, pn.Str \u0438\u043b\u0438 pn.HTML, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 pn.Markdown), \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 (pandas Series), \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0438\u0437 pn.widgets) \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 (pn.Row &#8212; \u0440\u044f\u0434 \u0438\u0437 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432, pn.Column &#8212; \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432, pn.Tabs &#8212; \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438, pn.GridSpec \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a). \u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b). GridSpec \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 0..2). \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 pn.Pane().<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 interact \u0442\u0438\u043f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430, \u0444\u043b\u0430\u0433, \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a), \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>pn.widgets.IntSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 start &#8212; end \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c step<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.FloatSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Checkbox \/ pn.widgets.Toggle &#8212; \u0444\u043b\u0430\u0436\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataPicker &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u0442\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataSlider &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.TextInput &#8212; \u0432\u0432\u043e\u0434 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 pn.widgets.PasswordInput \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Select &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0432\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.RadioButtonGroup \/ pn.widgets.RadioBoxGroup &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.ColorPicker &#8212; \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Button &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.DataFrame &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440 \u0438 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 DataFrame<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>pn.widgets.Progress &#8212; \u0438\u043d\u0434\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>param.Integer &#8212; \u0446\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 bounds)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Number &#8212; \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Range &#8212; \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u043c)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.String &#8212; \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Date &#8212; \u0434\u0430\u0442\u0430 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 bounds)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.DataFrame &#8212; \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 pandas DataFrame<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>param.Color &#8212; \u0446\u0432\u0435\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c widget.param.watch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f-\u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c (\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c) \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/panel.holoviz.org\/gallery\/index.html\">\u0441\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>. <\/p>\n<hr\/>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 &#171;<a href=\"https:\/\/otus.pw\/GESD\/\">Python \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438<\/a>&#187; \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Python \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f RFM \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%BC%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BC%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B2%20Python%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%20%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20RFM%20%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%20%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5\">\u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/682500\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/682500\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-337057","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/337057","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=337057"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/337057\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=337057"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=337057"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=337057"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}