TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #927 · 21.12

Посмотрел по совету Андрея @technomage первый сезон Scavengers Reign ("Царство падальщиков"). Научно-фантастический мульт про людей, потерпевших крушение на чужой планете и пытающихся выжить. Планета изобилует агрессивной флорой и фауной, которая невероятно изощрёнными способами ловит себе добычу для питания или размножения. Собственно, значительная часть удовольствия от просмотра возникает при наблюдении за фантазией авторов. Следует отдать должное тому, как они смогли придумать столько ужасающе удивительных, но при этом вполне логичных концепций, связанных с охотой животных, распространением растений, борьбой среды с внешними условиями и так далее. Да, сериал жестокий, но по-хорошеиу выносит мозг. Однако, я втянулся только со второго захода. Пришлось настроить свою "приостановку неверия", потому что не мог отделаться от мысли, что в реальном мире столь агрессивная экосистема нежизнеспособна. Да, у нас тоже есть ядовитые растения и заражающие смертельными болезнями насекомые, но в основном это либо побочный эффект, либо способ защиты. Для размножения растению выгоднее выращивать съедобные и питательные плоды, чем, например, плоды, прорастающие сквозь животное и убивающие его. Во-первых, потому что растениям в целом нужно, чтобы животные жили. Во-вторых, потому что с поколениями животные очень быстро "учатся" не есть всякое ядовитое, избегать опасностей и так далее. Взаимоэволюция флоры и фауны на Земле во многом симбиотическая: животные и насекомые помогают размножиться растениям, растения помогают животным и насекомым выживать и питаться. Думаю, система, построенная на вражде этих доменов, очень быстро уничтожила бы сама себя. Плюс, в мультфильме способности некоторых существ (особенно, если можно так выразиться, главного антагониста) выглядят чрезмерно замороченными, требующими весьма сложного строения и большого количества энергии, тогда как те цели, для которых они ему нужны, достижимы сильно проще. Возможно, это результат устойчивой мутации, но всё равно лично мне постоянно приходилось в уме делать какие-то поправки на вымысел. Но всё равно топчик, досмотрел с удовольствием и жду второй сезон. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ggplot2

当前筛选 #ggplot2清除筛选
Чартомойка

@chartomojka · Post #1051 · 24.09.2023 г., 08:43

🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter). RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов. RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты. #R#ggplot2#AI#chatGPT

Чартомойка

@chartomojka · Post #1193 · 26.06.2024 г., 06:48

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных

🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2 GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных. ▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot). Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека. #R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное