2021
Permanent URI for this collectionhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/14080
Browse
Search Results
Item Методи візуалізації даних із застосуванням модуля Matplotlib мови програмування Python(2021) Коржиневський, Д. С.Зараз, у період розповсюдження вірусу COVID-19 по всій планеті, статистику захворюваності, смертності та одужання відображають за допомогою графіків та діаграм. Взагалі візуалізація даних є обширним значенням, її використовують в науці, в бізнесі, в медицині, інженерії тощо. Аналіз існуючих методів візуалізації надає змогу детальніше дізнатися про способи візуалізації кожного з методів, їх плюси та мінуси. Візуалізація даних – це графічне представлення інформації, завдяки якій можна лаконічно зобразити те, що в текстовому форматі займе не один абзац. Візуальна інформація краще сприймається і дозволяє швидко і ефективно донести до глядача власні думки та ідеї. Візуалізація – потужний інструмент донесення думок та ідей до кінцевого споживача, помічник для сприйняття та аналізу даних.Now, during the spread of the COVID-19 virus around the planet, statistics of morbidity, mortality and recovery are displayed using graphs and charts. In general, data visualization is of great importance, it is used in science, business, medicine, engineering and more. Analysis of existing visualization methods allows you to learn more about how to visualize each of the methods, their pros and cons. Data visualization is a graphical representation of information, thanks to which you can concisely depict what will take more than one paragraph in text format. Visual information is better perceived and allows you to quickly and effectively convey to the viewer their own thoughts and ideas. Visualization is a powerful tool for conveying thoughts and ideas to the end user, a helper for the perception and analysis of data.Item Застосування функцій пакету ggplot2 програмного середовища R для візуалізації данних(2021) Білоус, І. В.На мою думку, будувати візуалізацію це дуже захоплюючий та клопітливий момент. Клопітливий тому, що якщо треба будувати якусь не складну так би мовити базову візуалізацію та як я на власному прикладі показав, програмний код в R дуже зручний в цьому плані. Що до пакету ggplot2, мої висновки такі – цей пакет був створенний для посилення візуалізації в R і він свою місію виконав, цей пакет володіє великим набором різноманітних функцій для створення візуалізації , тому він і став самим відомим пакетом для візуалізації даних в програмному середовищі R. На даний момент його можливості здаються майже безмежними. In my opinion, building a visualization is a very exciting and troublesome moment. Troubled because if it is necessary to build any not difficult so to speak basic visualization and as I on my own example showed, the program code in R is very convenient in this plan . As for the ggplot2 package, my conclusions are that this package was created to enhance visualization in R and it has fulfilled its mission, this package has a large set of various functions for creating visualization, so it became the most famous package for data visualization in the software environment R. At the moment, its possibilities seem almost limitless.