Awesome GitHub RepositoriesCategorical Data Visualizations

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

Plotnine este o bibliotecă de vizualizare a datelor pentru Python bazată pe Grammar of Graphics. Servește drept framework declarativ de plotting statistic și motor de plotting multi-panel, permițând utilizatorilor să creeze grafice complexe prin maparea variabilelor de date la proprietăți vizuale precum poziția, culoarea și dimensiunea. Proiectul se distinge prin utilizarea unui model de compoziție stratificat și a unui motor de transformare statistică care efectuează agregări și calcule înainte de a randa vizualele. Dispune de un sistem cuprinzător pentru faceting multi-panel, care permite împărțirea unei singure vizualizări într-o grilă de sub-grafice bazate pe variabile categorice. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv reprezentări geometrice diverse pentru distribuție, arie și scatter plots, precum și vizualizare geospațială pentru randarea limitelor geografice. Oferă instrumente extinse pentru maparea scalei, proiecții de coordonate și stilizare bazată pe teme pentru a separa elementele bazate pe date de proprietățile estetice non-date. Framework-ul utilizează un backend Matplotlib pentru randare și se integrează cu dataframe-urile tabelare prin operațiuni de piping.