| 75 | = Выбранные инструменты = |
| 76 | |
| 77 | - http://jupyter.org/ |
| 78 | - IPython - плагин для написания под Jupyter на Питоне (наиболее развит из [40 имеющихся]) |
| 79 | - [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.1/overview.html pandas] - библиотека датасорсов - "фреймов", заполняемых данными и передаваемых аргументами в функции отображения графиков |
| 80 | - [http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/histogram_percent_demo.html matplotlib], [http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/index.html seaborn] - библиотеки графиков, совместимые c Jupyter и pandas |
| 81 | |
| 82 | = Прочие инструменты = |
| 83 | |
| 84 | - [http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html scipy] - библиотека научных рассчётов, численные методы широкого профиля |
| 85 | - IRKernel - плагин для R (под R больше библиотек анализа и визуализации) |
| 86 | - [http://square.github.io/crossfilter/ crossfilter] - библиотека сверхбыстрых (30+ fps) интерактивных гистограмм поверх миллионов датапоинтов (тот же seaborn уже неюзабелен при 20к точек) |