🖥 Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще

⏩Sketch использует алгоритмы машинного обучения для понимания контекста пользовательских данных и предоставляет соответствующие предложения по коду. Также Sketch может автоматизировать повторяющиеся задачи, находить ошибки и предлагать исправления, анализировать кодовую базу и предлагать предложения по оптимизации.

⏩MLxtend можно использовать как основной инструмент для задач машинного обучения или в качестве дополнения и вспомогательного инструмента к другим более известным библиотекам по анализу данных.
MLxtend включает такие модули как классификатор, кластеризатор, методы оценки, извлечение признаков,предварительная обработка, методы визуализации и т.д
Модуль классификации MLxtend предоставляет различные алгоритмы классификации и регрессии, включая многослойные персептроны, классификаторы, стекирования, логистическую регрессию и др.

⏩SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы получить профессиональные графики для презентаций, исследовательских работ и т.д.

📎 Читать подробнее

@pythonl