Для тех кто работает с данными, полезная визуализация и база знаний по библиотекам на Python для работы с данными [1].

Ссылки:
[1] https://community.ibm.com/community/user/datascience/blogs/paco-nathan/2019/03/12/a-landscape-diagram-for-python-data

#python #data

Вышла новая версия Jupiter Notebook, под новым названием Jupiter Book [1]
Из новых возможностей:
- переход на язык разметки MyST Markdown [2]
- новая система сборки с поддержкой Jupiter Cache [3], запускающая исполнение notebook'а только при изменении кода
- больше интерактивности
- возможность сборки с командной строки

Jupiter Book - это стандарт де-факто для работы аналитиков и специалистов по data science и изменения в нём важны для всех кто работает с данными на регулярной основе.

UPD. Как меня поправляют читатели, это не новая версия версия Jupiter Notebook, но возможность преобразовывать .ipynb в книжке в виде новой версии инструмента. Что, впрочем, не отменяет его полезность.

Ссылки:
[1] https://blog.jupyter.org/announcing-the-new-jupyter-book-cbf7aa8bc72e
[2] https://myst-parser.readthedocs.io/en/latest/
[3] https://jupyter-cache.readthedocs.io/

#data #datascience #python

Те кто работал когда-либо с многочисленными библиотеками в языке Python знают про то как часто там одними и теми же словами называется разное или разными словами одинаковое и как оно часто несовместимо между собой.

Команда из Quansight Labs [1] сформировала консорциум по унификации API по работе с данными в языке Python [2], при поддержке таких компаний как Intel, Microsoft, Tensorflow, Google Research и других. О том почему это так важно и сколько накопилось отличий между библиотеками numpy, cupy, dask.array, jax, mxnet, pytorch и tensorflow они пишут в блоге этого консорциума [3]

Это хорошая инициатива, с открытым кодом [4] и полезными результатами для сообщества.

Ссылки:
[1] https://labs.quansight.org/
[2] https://data-apis.org
[3] https://data-apis.org/blog/announcing_the_consortium/
[4] https://github.com/data-apis

#python #data

В рубрике интересных инструментов по работе с данными Mercury [1], утилита по преобразованию тетрадок с Python в веб приложения и возможностью запуска их с определёнными параметрами.

Выглядит любопытно и есть живое демо [2], может быть полезно для разного рода способов публикации, например, студенческих работ или работ на хакатонах/конкурсах.

А может и другие применения есть.

Ссылки:
[1] https://github.com/mljar/mercury
[2] http://mercury-demo-1.herokuapp.com/

#datatools #notebooks #python #opensource