Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Try these 5 Python libraries to simplify data visualization или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Tired of Matplotlib's outdated approach? Discover these 5 powerful Python libraries that offer cleaner, more intuitive, and often more interactive ways to visualize your data. Learn about: ◉ Plotly: For interactive and web-ready visualizations with minimal configuration. ◉ Seaborn: A statistical extension for Matplotlib that simplifies complex plots. ◉ Vega-Altair: A declarative grammar-based library for simple and scalable visualizations. ◉ Bokeh: Ideal for web-optimized visualizations of large datasets. ◉ Plotnine: A Python equivalent to ggplot2 for R users. ___________________________________ 👉 Subscribe to my channel: https://bit.ly/2GsFxmA 👉 Playlist for more data science interview questions and answers: https://bit.ly/3jifw81 👉 Playlist for data science interview tips: https://bit.ly/2G5hNoJ 👉 Playlist for data science projects: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY... 👉 Practice more real data science interview questions: https://platform.stratascratch.com/co... 👉 Explore comprehensive data projects: https://platform.stratascratch.com/da... ______________________________________________________________________ Timeline: Matplotlib is Garbage: (0:00) Plotly – Interactive and Web-Ready Visualization: (0:55) Seaborn – Matplotlib's Statistical Extension: (1:37) Vega-Altair – Declarative, Grammar-Based Visualization: (2:20) Bokeh – Web-Optimized for Large Datasets: (3:00) Plotnine – Python’s Answer to ggplot2: (4:09) Conclusion: (4:41) ______________________________________________________________________ About The Platform: StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) is a platform that allows you to practice real data science interview questions. There are over 1000+ interview questions that cover coding (SQL and Python), statistics, probability, product sense, and business cases. So, if you want more interview practice with real data science interview questions, visit https://platform.stratascratch.com/co.... All questions are free and you can even execute SQL and Python code in the IDE. Still, if you want to check out the solutions from other users or from the StrataScratch team, you can use ss15 for a 15% discount on the premium plans. ______________________________________________________________________ Contact: If you have any questions, comments, or feedback, please leave them here! Feel free to also email us at [email protected] ______________________________________________________________________ #pythonlibraries #DataVisualization #python #Matplotlib #Plotly #Seaborn #Altair #Bokeh #Plot9 #datascience #pythonprogramming