Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить.
Есть как минимум два способа это решить правильно!
🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно.
Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений.
Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется.
Создать очень просто:
python3 -m venv ~/venvs/myenvname
Теперь активируем окружение
# Linux
source ~/venvs/myenvname/bin/activate
# Windows
%userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat
Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение.
Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа!
🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете.
В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера.
Выполните этот код в консоли:
python3 -m site
Вы получите что-то такое:
sys.path = [
'/home/user',
'/usr/lib/python37.zip',
'/usr/lib/python3.7',
'/usr/lib/python3.7/lib-dynload',
'/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages',
...
]
USER_BASE: '/home/user/.local'
USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages'
ENABLE_USER_SITE: True
Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть.
Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip
pip install --user requests
Для этой команды не нужны root-права.
После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера.
Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE
export PYTHONUSERBASE=~/pylibs
python3 -m site
...
USER_BASE: '/home/user/pylibs'
USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages'
Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!)
🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH
Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней.
Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки
pip3 install -t ~/mylibs modulename
Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH.
Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров.
Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно.
Минусы такого подхода:
▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте.
▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь.
▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы.
#tricks#basic
Прервем молчание красивым графиком про ИМТ взрослого населения в СШАотсюда.
Что мне нравится на пикче: все.
Начнем с главного.
1. Мы видим двумерную гистограмму совместного распределения роста и веса; частота каждой клеточки передается ее размером.
2. ИМТ — это детерминистическая функция роста и веса; на основе него выделяют степени ожирения / дистрофии. Эти классы показаны тонкой пунктирной линией и дополнительно выделены цветом.
Пройдемся по деталям.
1. Отдельные квадратики перекрывают друг друга. Это не мешает восприятию и придает изюминку и ритм. У графика словно появляется материальное / физическое измерение, какая-то тактильность; как будто он составлен из карточек.
2. Обратите внимание, как показано разбиение на степени ожирения / дистрофии. Общий тон задают тоненькие линии; "карточки" нарисованы поверх линий, поэтому введена дополнительная цветовая кодировка.
3. Палитра офигенная: негромкая, не выжигает глаза, устойчива ко всем видам дальтонизма и переводу в ЧБ вид (чекал вот тут). Нормальный ИМТ закодирован белым — это же гениально.
4. На графике нет отдельной легенды: она вынесена в свободное место наверху и совмещена с информацией о том, какая часть взрослой популяции приходится на каждый класс ИМТ.
5. Очень читаемые и одновременно ненавязчивые оси. При этом помимо оси X (вес) и Y (рост) у нас появляется третья ось: класс ИМТ. Обратите внимание, как органично включены единицы измерения в подписи на осях.
6. Оценим рубленый моноширинный шрифт для самого графика. Главная мысль напечатана на самом графике шрифтом с засечками.
7. На графике указан источник данных.
Крч, вах-вах, очень хорошо, Nathan Yau (автор графика) — виртуоз, хочу такой постер. (Иллюстрация сделана в R и потом допилена в Adobe Illustrator).
#dataviz
Про оформление отчетов
Меня тут студенты спрашивали про то, до какого знака округлять и как оформлять таблички и чиселка в тексте. Собрал сколько-то источников с пояснениями, выложу и сюда тоже (да, я помню, что обещал про проверки на нормальность, к середине января распинаю проекты, закончится семестр и сяду писать текст =).
Вообще, это не то чтобы какие-то устоявшиеся правила, это скорее вопрос дизайна, верстки, типографики и стандартов принятых в журнале. У физиков есть какие-то там свои конвенции, но попытка их применить в биомедицинском журнале достаточно часто вызывает непонимание рецензентов (например, у физиков принято среднее и sd округлять до разного количества знаков; биомедикам такое не заходит). Поэтому вместо жестких рекомендаций посоветую штуки, которые можно почитать, чтобы понять, чем руководствоваться при принятии решений (то есть, как можно уточнить правило "верстайте хорошо, а плохо не верстайте"). Начнем с двух статей; в обоих случаях советую почитать также статьи из библиографии, которые они упоминают.
1. Rudiments of Numeracy, Ehrenberg, 1977 — задает самую базовую рамку для верстки таблиц. Очень советую всем, хорошо написано, вынес оттуда много важного, а еще там очень красиво и минималистично. Рекомендасьон.
2. A Case for Simple Tables, Martin Koschat, 2005 — похожий текст, но поновее. На мой вкус, труба пониже, дым пожиже.
Из более объемных текстов можно посмотреть в сторону книжек Tufte; начните с The visual display of quantitative information, 2nd ed., 2007. Там про графики и иллюстрации вообще, но есть и про таблички. Автора люто-бешено котируют ребята из Бюро Горбунова и дизайнеры вообще.
Из более фастфудного: можно погулять по каналу и блогу Ильи Бирмана, он часто пишет про представление информации и таблички. В качестве стартовой точки можете взять вот этот список коротких видосиков с его курса про интерфейс и представление информации, минимум треть из них релевантна и для нас, пишущих и верстающих отчетики.
Есть специальный канал табличный дизайн, там прицельно про это пишут. У них же есть табличный курс, я фоново имею в плане на него сходить, когда будет время и настроение. Я про них писал в первом посте на канале.
Ну и можете погуглить всякие стайлгайды, госты и руководства для инженеров, физиков и верстальщиков, там наверняка этот вопрос будет освещен и нормирован.
А еще 31.12 активной жизни канала исполнился год. Ура и вау, то ли еще будет! 🙏
#dataviz#tables
«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
Mapa anual de los patrones migratorios de las aves acuáticas en América del Norte https://t.co/j5A3xdWORH#science#bird#dataviz#map#ornithology@Team_eBirdhttps://t.co/nop8nTUCzbhttps://twitter.com/jm22381/status/1230853108915408899
🤖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
#DataScience#rstats#DataScientist#dataanalysis#r#programming#dataviz#statistics
In an era driven by data, harnessing the power of statistics is key to deriving meaningful insights from the vast sea of information around us.
pyoflife.com/statistics-wit
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#ML#datascience#rstats#programming#dataviz#stats#analytics#machinelearning
6 formas de visualizar los resultados del análisis cluster jerárquico con R
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🤔 А вы знали, что в Microsoft Excel есть встроенная функция 3D-карт? Она позволяет визуализировать данные, размещая их на модели земного шара.
Об этом рассказала японская энтузиастка Excel под ником Tsutsui0524, которая состоит в профильном Discord-сообществе пользователей, глубоко работающих с таблицами.
Учитывая, что Excel во многом лежит в основе мировой экономики, наличие таких инструментов уже не кажется неожиданным — хотя всё
равно вызывает удивление.
#Excel#Технологии#ВизуализацияДанных#DataViz#ЦифровыеИнструменты#IT#РаботаСДанными#БизнесИнструменты#Интересно#ФункцииExcel
#programming#GPT4#GPT3#dataviz#stats#analytics#ML#AI#IA
🚀
Cómo programar más rápidamente en #RStats con #ChatGPT
Escribir código es un proceso lento, especialmente cuando estás aprendiendo #datascience por primera vez. ¿Y si pudieras acelerarlo?
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----