Съездил в командировку в Горький. Сейчас он, конечно, называется Нижний Новгород, но было бы здорово оставить старое название. Во-первых, не было бы путаницы с Великим Новгородом. Во-вторых, представьте, какая интересная эмоциональная энергетика в названии Горький.
И местные это всячески обыгрывают. Помимо просто повсеместного исторического наследия есть, например, сеть кофеен «Сладкий Горький», а в отеле подавали чай «Горьковский».
Много чего не успел, не посмотрел, был буквально на пару дней по работе. Даже в метро не спустился. Но чувствуется хороший туристический потенциал, обязательно сюда вернусь.
Из-за особенностей рельефа часть города находится на возвышенности, а часть в низине. Поэтому да, есть верхний Нижний Новгород, и нижний Нижний Новгород. Но Горький всё равно круче.
В детстве я слышал такую шуточную загадку: дракон-сладкоежка съел все города, но один оставил, какой?
#life
http://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn
#Machine#Learning in Python
Simple and efficient tools for data mining and data analysis
Accessible to everybody, and reusable in various contexts
Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib
Open source, commercially usable - BSD license
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html
Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets.
With Iris you can:
Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format.
Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files.
Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html
Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible.
#Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps.
Some of the key features of cartopy are:
object oriented projection definitions
point, line, vector, polygon and image transformations between projections
integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface
powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
http://matplotlib.org/
#matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits.
screenshots
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o
#Machine_Learning With Python – Introduction
#Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation
#Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more
#Pandas – package for data handling
#Matplotlib – package for data visualization (graphs)
#Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs
#Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more