Awesome GitHub RepositoriesScientific Data Visualizations

This project is a scientific visualization guide and data visualization framework designed for creating high-quality 2D and 3D figures for academic journals and scientific publishing. It provides a structured approach to designing precise layouts, coordinate systems, and typography for complex scientific data. The project features a specialized print-ready PDF workflow and a CMYK print production workflow. These systems translate digital RGB colors into printer-specific CMYK profiles to ensure visual accuracy for physical hardcover and softcover printing. It also serves as a guide for SVG dat

This project is an educational resource and a collection of instructional materials for performing data manipulation and statistical analysis using Python. It provides a comprehensive set of guides and code examples for using the Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries to analyze structured data. The resource includes a dedicated guide for reshaping, cleaning, and aggregating tabular data and time series via Pandas, alongside a reference for high-performance vectorized operations and linear algebra using NumPy. It also features tutorials for creating publication-quality charts, distribution p

Acest proiect este un framework de calcul științific pentru ecosistemul .NET, oferind o suită cuprinzătoare de biblioteci pentru analiză numerică, statistică și optimizare matematică. Acesta servește ca un toolkit fundamental pentru dezvoltarea aplicațiilor în machine learning, procesarea semnalelor digitale și computer vision. Framework-ul oferă toolkit-uri specializate pentru antrenarea și implementarea modelelor predictive, inclusiv rețele neuronale, mașini cu vectori suport (SVM) și arbori de decizie. Se distinge, de asemenea, prin integrări profunde pentru analiză vizuală în timp real, cum ar fi urmărirea obiectelor și detectarea trăsăturilor faciale, alături de o bibliotecă dedicată de procesare a semnalelor digitale pentru captarea și filtrarea semnalelor audio și ale senzorilor. Suprafața de capabilități se extinde la descompunerea matricială de nivel înalt și algebră liniară, modelarea probabilistică a stărilor și algoritmi de căutare euristică. Acoperă, de asemenea, o gamă largă de utilitare pentru manipularea datelor, de la reducerea dimensionalității și normalizare până la organizarea datelor spațiale și componente de vizualizare științifică. Sistemul include controllere de integrare hardware pentru configurarea camerei, gestionarea porturilor GPIO și hardware specializat de detectare a adâncimii.

Python-Guide-CN is a Chinese translation of a comprehensive guide to idiomatic Python programming and software development. It serves as a curated programming tutorial and ecosystem reference, providing a structured path for learning Python syntax, standard libraries, and professional coding patterns. The project distinguishes itself by offering detailed instructions for setting up development environments across Windows, macOS, and Linux. It specifically focuses on the selection of interpreters and the management of virtual environments to ensure a consistent workspace. The guide covers a b

Acest proiect este o colecție educațională de Jupyter notebooks interactive concepute pentru a ilustra algoritmi fundamentali de machine learning și principii matematice. Servește drept resursă pentru a face legătura între ecuațiile abstracte și implementarea practică printr-o combinație de text narativ și cod executabil. Colecția utilizează o arhitectură modulară în care implementările algoritmilor individuali sunt izolate pentru a facilita studiul independent. Încorporează atât exemple de cod interactive, cât și resurse grafice statice pentru a reprezenta concepte statistice complexe și comportamente ale modelelor. Repository-ul se bazează pe stack-ul științific standard Python pentru a efectua manipularea datelor și a genera vizualizări structurate. Aceste materiale sunt organizate pentru a susține studiul academic și dezvoltarea unei fundații teoretice în data science și machine learning.

Acest repository servește drept resursă educațională și curriculum structurat pentru efectuarea analizei statistice folosind Python. Oferă un ghid cuprinzător pentru fluxul de lucru în calculul științific, concentrându-se pe aplicarea practică a curățării datelor, modelării numerice și vizualizării distribuțiilor. Tutorialul acoperă procesul end-to-end de transformare a datelor tabelare brute în insight-uri acționabile. Demonstrează cum să manipulezi seturi de date structurate prin îmbinare și agregare, să efectuezi calcule statistice descriptive și inferențiale și să ajustezi modele de regresie pentru a evalua relațiile dintre variabile. În plus, materialul abordează estimarea incertitudinii statistice prin utilizarea tehnicilor de resampling pentru a genera intervale de încredere și distribuții de eșantionare. Conținutul este organizat pentru a sprijini cursanții în aplicarea bibliotecilor standard de calcul științific pentru a identifica tipare și tendințe în cadrul informațiilor numerice. Include exemple practice pentru crearea reprezentărilor grafice ale datelor și executarea operațiilor matematice pentru a interpreta seturi de date complexe.