Awesome GitHub RepositoriesPlot Element Scaling

Seaborn is a Python library designed for statistical data visualization. It functions as a high-level interface built on the Matplotlib ecosystem, providing specialized routines to explore and communicate complex patterns within datasets. The framework enables users to generate informative graphics through automated statistical aggregation, multi-plot faceting, and integrated regression modeling. The library distinguishes itself through a declarative approach to data mapping, which translates raw inputs into visual properties like color, size, and position. It includes a robust statistical tr

This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad

ggplot2 is a data visualization library for R based on a formal grammar of graphics. It provides a declarative plotting framework that allows users to create complex graphics by combining geometric objects, statistical summaries, and coordinate systems. The system is distinguished by a layered approach to composition, where visualizations are built incrementally by stacking independent geometric, statistical, and coordinate layers. It utilizes a hierarchical styling engine to manage non-data elements such as backgrounds, fonts, and margins, and includes a multi-panel faceting tool for splitti

هذا المشروع عبارة عن منهج تعليمي للتعلم الآلي ومنصة تعليمية يتم تقديمها من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية. يعمل كدليل شامل لإتقان مجموعة أدوات علوم البيانات في Python، ويوفر دروساً منظمة للحوسبة العددية، ومعالجة البيانات الجدولية، والتصور الإحصائي. يتضمن المنهج أدلة تنفيذ محددة لـ Scikit-Learn ودورة عملية حول TensorFlow لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية ونماذج رؤية الحاسب. ويغطي العملية الشاملة لبناء النماذج التنبؤية، من صياغة المشكلة الأولية وتصنيف المهام إلى نشر النماذج عبر واجهات الويب التفاعلية. يغطي المشروع سطح إمكانات واسع بما في ذلك الحوسبة العددية مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وتحليل البيانات الاستكشافي، وروتينات معالجة البيانات مسبقاً. ويوفر سير عمل مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف والتحقق المتبادل. يتم تنظيم المحتوى التعليمي كسلسلة من الدفاتر التي تتداخل فيها أكواد Python مع التفسيرات السردية لتوثيق سير عمل علوم البيانات.

evo هو إطار عمل Python لتقييم خوارزميات SLAM، وقياس مسافة الروبوت، وبيانات المسار. يعمل كمكتبة تحليل لقياس الانحراف والدقة عن طريق حساب أخطاء الوضع المطلقة والنسبية بين المسارات المقدرة ومراجع الحقيقة الأرضية. يوفر المشروع إطار عمل للمحاذاة الهندسية لتصحيح الدوران، والترجمة، والمقياس بين المسارات المكانية، مما يضمن قياس خطأ متسق. يتضمن أدوات متخصصة لتحليل انحراف قياس المسافة ومعالجة بيانات الروبوتات، بما في ذلك القدرة على استخراج معلومات المسار من ملفات ROS bagfiles. يغطي البرنامج مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك تصور المسار ثنائي وثلاثي الأبعاد مع دعم بلاطات الخرائط الجغرافية وتراكبات خرائط ROS. تشمل الوظائف الإضافية مزامنة الطابع الزمني، والتحويلات المكانية، والقدرة على تصفية أو تصدير بيانات المسار بتنسيقات قياسية متنوعة في الصناعة.