Средние рисунки по клеточкам в тетради: Рисунки по клеточкам средние в тетради по размеру, сложности, 3д пошагово для начинающих

20.05.2023 Разное

Содержание

Быстро вычисляйте сумму, среднее и другие значения в Numbers на iPad

Numbers

Искать в этом руководстве

Numbers Руководство пользователя для iPad

Добро пожаловать
- Введение в числа
- Знакомство с изображениями, диаграммами и другими объектами
- Создать электронную таблицу
- Открытые таблицы
- Предотвращение случайного редактирования
- Персонализируйте шаблоны
- Использовать листы
- Отменить или повторить изменения
- Сохраните таблицу
- Найти электронную таблицу
- Удалить таблицу
- Распечатать электронную таблицу
- Изменить фон листа
- Копировать текст и объекты между приложениями
- Настроить панель инструментов
- Основы сенсорного экрана
- Используйте Apple Pencil с цифрами
- - Используйте VoiceOver для создания электронной таблицы
  - Используйте VoiceOver для создания формул и автозаполнения ячеек
- Добавить или удалить таблицу
- Выбор ячеек, строк и столбцов
- - Добавление или удаление строк и столбцов
  - Переместить строки и столбцы
  - Изменение размера строк и столбцов
- Объединить или разъединить ячейки
- - Изменение внешнего вида текста таблицы
  - Показать, скрыть или изменить заголовок таблицы
  - Изменить цвета сетки таблицы
  - Используйте стили таблиц
- Изменение размера, перемещение или блокировка таблицы
- - Добавить текст в таблицы
  - Ввод данных с помощью форм
  - Добавляйте объекты в ячейки
  - Добавить информацию об акциях
  - Добавьте дату, время или продолжительность
  - Автозаполнение ячеек
  - Копировать, перемещать или удалять содержимое ячейки
  - Создание снимка таблицы
- - Форматирование дат, валюты и т. д.
  - Добавьте флажки и другие элементы управления в ячейки
  - Форматирование таблиц для двунаправленного текста
- Перенос текста по размеру ячейки
- Выделите ячейки
- Алфавитизация или сортировка данных в таблице
- Данные фильтра
- - Знакомство с категориями
  - Добавляйте, редактируйте или удаляйте категории
  - Изменить группы категорий
  - Добавьте расчеты для суммирования групповых данных
- - Введение в сводные таблицы
  - Создать сводную таблицу
  - Добавить и упорядочить данные сводной таблицы
  - Изменение способа сортировки, группировки данных сводной таблицы и т. д.
  - Обновить сводную таблицу
  - Просмотр исходных данных для значения сводной таблицы
- Быстро рассчитать сумму, среднее значение и т. д.
- Используйте клавиатуру формул
- Вычислять значения, используя данные в ячейках таблицы
- Скопируйте и вставьте формулы
- Используйте справку по формулам и функциям
- - Выберите данные для построения диаграммы
  - Добавляйте столбчатые, столбчатые, линейные, площадные, круговые, кольцевые и лепестковые диаграммы.
  - Добавьте точечные и пузырьковые диаграммы
  - Интерактивные графики
  - Удалить диаграмму
  - Изменение типа диаграммы
- Изменить данные диаграммы
- Перемещение и изменение размера диаграмм
- - Изменение внешнего вида рядов данных
  - Добавьте легенду, линии сетки и другие маркировки
  - Изменение внешнего вида текста и меток диаграммы
  - Добавление границы и фона диаграммы
  - Используйте стили диаграммы
- Выберите текст и поместите точку вставки
- - Добавить текст
  - Скопируйте и вставьте текст
  - - Форматирование электронной таблицы для другого языка
    - Используйте фонетические справочники
    - Использовать двунаправленный текст
    - Используйте вертикальный текст
- Изменить внешний вид текста
- Используйте стили текста
- - Изменить заглавные буквы текста
  - Добавить буквицы
  - Лигатуры
  - Сделать символы надстрочными или подстрочными
  - Автоматически форматировать дроби
  - Формат дефисов и кавычек
  - Форматирование китайского, японского или корейского текста
- - Установить позиции табуляции
  - Выровнять текст
  - Форматировать текст в столбцы
  - Отрегулируйте межстрочный интервал
- Форматировать списки
- Добавляйте и редактируйте уравнения
- Добавить ссылки
- - Добавить изображение
  - Добавить галерею изображений
  - Редактировать изображение
- - Добавить и изменить фигуру
  - Объединяйте или разбивайте фигуры
  - Сохранение фигуры в библиотеке фигур
  - Добавление и выравнивание текста внутри фигуры
- Добавьте линии и стрелки
- Добавляйте и редактируйте рисунки
- - Добавить видео и аудио
  - Запись видео и аудио
  - Редактировать видео и аудио
- Установите формат фильма
- - Размещение и выравнивание объектов
  - Используйте направляющие для выравнивания
  - Поместите объекты в текстовое поле или фигуру
  - Слой, группировка и блокировка объектов
- Изменить прозрачность объекта
- Заливка объектов цветом или изображением
- Добавление границы к объекту или листу
- Добавить подпись или заголовок
- Добавьте отражение или тень
- Используйте стили объектов
- Изменение размера, поворот и отражение объектов
- Поиск слов
- Найти и заменить текст
- Заменить текст автоматически
- Проверять орфографию
- Установите имя автора для комментариев
- Выделите текст
- Добавить и распечатать комментарии
- Отправить таблицу
- Введение в сотрудничество
- Приглашайте других к сотрудничеству
- Совместная работа над общей электронной таблицей
- Просматривайте последние действия в общей электронной таблице
- Изменение настроек общей электронной таблицы
- Прекратить совместное использование электронной таблицы
- Общие папки и совместная работа
- Используйте Box для совместной работы
- Используйте iCloud с номерами
- Импорт файла Excel или текстового файла
- Экспорт в Excel или другой формат файла
- Восстановить более раннюю версию электронной таблицы
- Переместить электронную таблицу
- Защита электронной таблицы паролем
- Создание пользовательских шаблонов и управление ими
- - Перенос электронных таблиц с помощью AirDrop
  - Передача электронных таблиц с помощью Handoff
  - Перенос электронных таблиц с помощью Finder
- Горячие клавиши
- Символы сочетания клавиш
Авторские права

Вы можете производить вычисления в своей таблице без необходимости вставлять формулу или функцию.

Быстрые вычисления для диапазона ячеек

Выберите столбец или строку (или диапазон ячеек), расчеты которых вы хотите просмотреть.
Коснитесь в нижней части экрана, затем коснитесь формулы, которую хотите использовать.
Если вы выбрали всю строку, коснитесь или , затем коснитесь формулы, которую хотите использовать.
Результат формулы появится в конце вашего выбора.

Используйте Редактор формул как калькулятор

Вы можете вводить числовые значения в формулы для выполнения вычислений так же, как в калькуляторе.

Коснитесь пустой ячейки, в которую вы хотите добавить формулу, затем введите знак равенства (=), чтобы открыть редактор формул.
Введите уравнение, которое вы хотите рассчитать, используя значения и арифметические операторы (например, +,-,* и /).
Например, если ввести знак равенства (=), а затем ввести «1+1» в редакторе формул, ячейка вернет результат 2. Можно также использовать круглые скобки; если вы наберете 4+6*(3-1), ячейка вернет результат 16.

См. также Вычисление значений с использованием данных в ячейках таблицы в Numbers на iPadИспользование клавиатуры формул в Numbers на iPad

Максимальное количество символов: 250

Пожалуйста, не указывайте личную информацию в своем комментарии.

Максимальное количество символов — 250.

Спасибо за отзыв.

Визуализация данных Python для начинающих — Real Python

Смотреть сейчас Это руководство содержит соответствующий видеокурс, созданный командой Real Python. Посмотрите его вместе с письменным руководством, чтобы углубить свое понимание: График с Pandas: основы визуализации данных Python

Независимо от того, знакомитесь ли вы с набором данных или готовитесь опубликовать свои выводы, визуализация является важным инструментом. Популярная библиотека Python для анализа данных, pandas, предоставляет несколько различных вариантов визуализации ваших данных с помощью .plot() . Даже если вы находитесь в начале своего пути к пандам, вскоре вы будете создавать базовые графики, которые дадут ценную информацию о ваших данных.

После настройки среды вы готовы загрузить набор данных. В этом руководстве вы будете анализировать данные о специальностях колледжей, полученные из выборки микроданных общественного использования опроса американского сообщества 2010–2012 гг. Он послужил основой для Экономического руководства по выбору специальности в колледже, размещенного на веб-сайте FiveThirtyEight.

 В [1]: импортировать панды как pd
В [2]: download_url = (
   ...: "https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/"
   ...: "data/master/college-majors/recent-grads.csv"
   ...:)
В [3]: df = pd.read_csv(download_url)
В [4]: введите (df)
Выход[4]: pandas.core.frame.DataFrame

Теперь, когда у вас есть DataFrame, вы можете взглянуть на данные. Во-первых, вы должны настроить параметр display.max.columns , чтобы убедиться, что pandas не скрывает столбцы. Затем вы можете просмотреть первые несколько строк данных с помощью .head() :

.
>>>
В [5]: pd.set_option("display.max.columns", None) В [6]: df.head()
Вы только что отобразили первые пять строк DataFrame df , используя . head() . Ваш вывод должен выглядеть так:
По умолчанию количество строк, отображаемых функцией .head() , равно пяти, но вы можете указать любое количество строк в качестве аргумента. Например, чтобы отобразить первые десять строк, вы должны использовать df.head(10) .

Ваш первый график уже намекает, что в данных есть еще много интересного! Одни мейджоры имеют широкий диапазон заработка, другие — довольно узкий. Чтобы обнаружить эти различия, вы будете использовать несколько других типов графиков.
Значение по умолчанию: "строка" . Линейные графики, такие как тот, который вы создали выше, обеспечивают хороший обзор ваших данных. Вы можете использовать их для определения общих тенденций. Они редко дают сложную информацию, но могут подсказать, где увеличить масштаб.
Если вы не укажете параметр .plot() , то он создаст линейный график с индексом по оси x и всеми числовыми столбцами по оси y. Хотя это полезное значение по умолчанию для наборов данных с несколькими столбцами, для набора данных по специальностям колледжа и его нескольких числовых столбцов это выглядит как беспорядок.
. >>> В [9]: импортировать matplotlib.pyplot как plt В [10]: plt.plot(df["Ранг"], df["P75th"]) Выход[10]: [] Сначала вы импортируете модуль matplotlib.pyplot и переименовываете его в plt . Затем вы вызываете plot() и передаете объект DataFrame столбец «Rank» в качестве первого аргумента и столбец «P75th» в качестве второго аргумента. Результатом является линейный график, отображающий 75-й процентиль по оси Y в зависимости от ранга по оси X: Вы можете создать точно такой же график, используя объект DataFrame .plot() метод: >>> В [11]: df.plot(x="Rank", y="P75th") Выход[11]: . plot() - это оболочка для pyplot.plot() , и в результате получается график, идентичный тому, который вы создали с помощью Matplotlib: Вы можете использовать как pyplot.plot() , так и df.plot() для создания одного и того же графика из столбцов объекта DataFrame . Однако, если у вас уже есть DataFrame экземпляр, затем df.plot() предлагает более чистый синтаксис, чем pyplot.plot() . Примечание: Если вы уже знакомы с Matplotlib, вас может заинтересовать параметр kwargs для .plot() . Вы можете передать ему словарь, содержащий аргументы ключевых слов, которые затем будут переданы в бэкэнд построения графиков Matplotlib. Для получения дополнительной информации о Matplotlib ознакомьтесь с разделом Python Plotting With Matplotlib.
Теперь, когда вы знаете, что метод .plot() объекта DataFrame является оболочкой для pyplot. plot() Matplotlib , давайте углубимся в различные типы графиков, которые вы можете создать, и как их сделать.
Изучите свои данные
Следующие графики дадут вам общее представление о конкретном столбце вашего набора данных. Во-первых, вы посмотрите на распределение свойства с помощью гистограммы. Затем вы познакомитесь с некоторыми инструментами для изучения выбросов.
Распределения и гистограммы
DataFrame — не единственный класс в pandas с методом .plot() . Как это часто бывает в пандах, объект серии обеспечивает аналогичную функциональность.
Вы можете получить каждый столбец DataFrame как объект серии . Вот пример использования столбца «Медиана» кадра данных, который вы создали из основных данных колледжа:
>>>
В [12]: median_column = df["Median"] В [13]: type(median_column) Вышло[13]: pandas.core.series. Series
Теперь, когда у вас есть объект Series , вы можете создать для него график. Гистограмма — это хороший способ визуализировать распределение значений в наборе данных. Гистограммы группируют значения в 90 465 интервалов 90 466 и отображают количество точек данных, значения которых находятся в определенном интервале.
Создадим гистограмму для столбца "Медиана" :
>>>
В [14]: median_column.plot(kind="hist") Выход[14]:
Вы вызываете .plot() в серии median_column и передаете строку "hist" параметру типа . Вот и все!
При вызове .plot() вы увидите следующую цифру:
На гистограмме показаны данные, сгруппированные по десяти ячейкам в диапазоне от 20 000 до 120 000 долларов, и каждая ячейка имеет ширину 10 000 долларов. Гистограмма имеет форму, отличную от формы нормального распределения, которая имеет форму симметричного колокола с пиком посередине.
Однако гистограмма медианных данных имеет пик слева ниже 40 000 долларов. Хвост уходит далеко вправо и говорит о том, что действительно есть месторождения, крупные компании которых могут ожидать значительно более высокие доходы.
Удалить рекламу
Выбросы
Вы заметили тот одинокий маленький ящик на правом краю раздачи? Кажется, что у одной точки данных есть своя категория. Майоры в этой области получают отличную зарплату по сравнению не только со средней, но и с занявшей второе место. Хотя это не является его основной целью, гистограмма может помочь вам обнаружить такой выброс. Давайте еще немного исследуем выброс:
Какие основные направления представляет этот выброс?
Насколько велик его край?
В отличие от первого обзора, вы хотите сравнить только несколько точек данных, но хотите увидеть более подробную информацию о них. Для этого барограмма является отличным инструментом. Сначала выберите пять специальностей с самым высоким средним доходом. Вам понадобится два шага:
Для сортировки по столбцу "Median" используйте .sort_values() и укажите имя столбца, по которому вы хотите выполнить сортировку, а также направление по возрастанию=ложь .
Чтобы получить первые пять элементов списка, используйте .head() .
Давайте создадим новый DataFrame с именем top_5 :
>>>
В [15]: top_5 = df.sort_values(by="Median", по возрастанию=False).head()
Теперь у вас есть фрейм данных меньшего размера, содержащий только пять самых прибыльных специальностей. В качестве следующего шага вы можете создать гистограмму, показывающую только основные компании с пятью самыми высокими средними зарплатами:
>>>
В [16]: top_5.plot(x="Major", y="Median", kind="bar", rot=5, fontsize=4) Выход[16]:
Обратите внимание, что вы используете параметры rot и fontsize для поворота и изменения размера меток оси X, чтобы они были видны. Вы увидите график с 5 барами:
Этот график показывает, что средняя заработная плата инженеров-нефтяников более чем на 20 000 долларов выше, чем у остальных. Доходы крупных компаний, занявших второе-четвертое места, относительно близки друг к другу.
Если у вас есть точка данных с гораздо более высоким или более низким значением, чем у остальных, вам, вероятно, захочется изучить ее немного подробнее. Например, вы можете просмотреть столбцы, содержащие связанные данные.
Давайте исследуем всех специалистов, чья средняя зарплата превышает 60 000 долларов. Во-первых, вам нужно отфильтровать эти майоры по маске df[df["Median"] > 60000] . Затем вы можете создать еще одну гистограмму, показывающую все три столбца доходов:
. >>> В [17]: top_medians = df[df["Медиана"] > 60000].sort_values("Медиана") В [18]: top_medians.plot(x="Major", y=["P25th", "Median", "P75th"], kind="bar") Выход[18]: Вы должны увидеть график с тремя тактами на мажор, например: 25-й и 75-й процентили подтверждают то, что вы видели выше: специальности инженеров-нефтяников были безусловно самыми высокооплачиваемыми недавними выпускниками. Почему вас так интересуют выбросы в этом наборе данных? Если вы студент колледжа и размышляете, какую специальность выбрать, у вас есть по крайней мере одна довольно очевидная причина. Но выбросы также очень интересны с точки зрения анализа. Они могут указывать не только на отрасли с обилием денег, но и на недостоверные данные. Неверные данные могут быть вызваны любым количеством ошибок или упущений, в том числе выходом из строя датчика, ошибкой при ручном вводе данных или участием пятилетнего ребенка в фокус-группе, предназначенной для детей в возрасте десяти лет и старше. Исследование выбросов — важный шаг в очистке данных. Даже если данные верны, вы можете решить, что они настолько отличаются от остальных, что производят больше шума, чем пользы. Предположим, вы анализируете данные о продажах небольшого издательства. Вы группируете доходы по регионам и сравниваете их с тем же месяцем предыдущего года. Затем совершенно неожиданно издатель выпускает национальный бестселлер. Это приятное событие делает ваш отчет бессмысленным. С включенными данными бестселлера продажи растут везде. Выполнение того же анализа без выбросов предоставит более ценную информацию, позволяя вам увидеть, что в Нью-Йорке ваши показатели продаж значительно улучшились, но в Майами они ухудшились. Удалить рекламу Проверить корреляцию Часто требуется проверить, связаны ли два столбца набора данных. Если вы выберете специальность с более высоким средним заработком, у вас также будет меньше шансов остаться без работы? В качестве первого шага создайте точечную диаграмму с этими двумя столбцами: >>> В [19]: df.plot(x="Median", y="Unemployment_rate", kind="scatter") Out[19]: Вы должны увидеть довольно случайный график, например: Беглый взгляд на этот рисунок показывает, что между заработком и уровнем безработицы нет существенной корреляции. Хотя точечный график — отличный инструмент для получения первого впечатления о возможной корреляции, он, конечно, не является окончательным доказательством связи. Для обзора корреляций между различными столбцами вы можете использовать .корр() . Если вы подозреваете корреляцию между двумя значениями, в вашем распоряжении есть несколько инструментов, чтобы проверить свою догадку и измерить, насколько сильна корреляция. Однако имейте в виду, что даже если существует корреляция между двумя значениями, это все равно не означает, что изменение одного приведет к изменению другого. Другими словами, корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Анализ категорийных данных Для обработки больших объемов информации человеческий разум сознательно и бессознательно сортирует данные по категориям. Этот метод часто полезен, но он далеко не безупречен. Иногда мы помещаем в категорию вещи, которые при дальнейшем рассмотрении оказываются не очень похожими. В этом разделе вы познакомитесь с некоторыми инструментами для изучения категорий и проверки того, имеет ли смысл данная категоризация. Многие наборы данных уже содержат некоторую явную или неявную категоризацию. В текущем примере 173 специальности разделены на 16 категорий. Группировка Основным применением категорий является группировка и агрегация. Вы можете использовать .groupby() , чтобы определить, насколько популярна каждая из категорий в основном наборе данных колледжа: >>> В [20]: cat_totals = df.groupby("Major_category")["Total"].sum().sort_values() В [21]: cat_totals Вышли[21]: Major_category Междисциплинарный 12296.0 Сельское хозяйство и природные ресурсы 75620.0 Право и государственная политика 179107.0 Физические науки 185479.0 Промышленное искусство и потребительские услуги 229792.0 Компьютеры и математика 299008.0 Искусство 357130.0 Коммуникации и журналистика 392601.0 Биология и науки о жизни 453862. 0 Здоровье 463230.0 Психология и социальная работа 481007.0 Общественные науки 529966.0 Машиностроение 537583.0 Образование 559129.0 Гуманитарные науки и гуманитарные науки 713468.0 Бизнес 1302376.0 Имя: Итого, dtype: float64 С помощью .groupby() вы создаете объект DataFrameGroupBy . С помощью .sum() вы создаете серию. Давайте нарисуем график с горизонтальной полосой, показывающий все итоги категорий в cat_totals : >>> В [22]: cat_totals.plot(kind="barh", fontsize=4) Выход[22]: Вы должны увидеть график с одной горизонтальной полосой для каждой категории: Как видно из вашего сюжета, бизнес — самая популярная основная категория. В то время как гуманитарные науки и гуманитарные науки занимают второе место, остальные области более похожи по популярности. Примечание: Столбец, содержащий категориальные данные, не только дает ценную информацию для анализа и визуализации, но и дает возможность повысить производительность вашего кода. Удалить рекламу Определение соотношений Вертикальные и горизонтальные гистограммы часто являются хорошим выбором, если вы хотите увидеть разницу между своими категориями. Если вас интересуют соотношения, то круговые диаграммы — отличный инструмент. Однако, поскольку cat_totals содержит несколько меньших категорий, создание круговой диаграммы с cat_totals.plot(kind="pie") создаст несколько крошечных срезов с перекрывающимися метками. Чтобы решить эту проблему, вы можете объединить меньшие категории в одну группу. Объедините все категории с общим числом менее 100 000 в категорию «Другое» , затем создайте круговую диаграмму: >>> В [23]: small_cat_totals = cat_totals[cat_totals < 100_000] В [24]: big_cat_totals = cat_totals[cat_totals > 100_000] В [25]: # Добавление нового пункта "Другое" с суммой мелких категорий В [26]: small_sums = pd. Series([small_cat_totals.sum()], index=["Другое"]) В [27]: big_cat_totals = big_cat_totals.append(small_sums) В [28]: big_cat_totals.plot(kind="pie", label="") Выход[28]: Обратите внимание, что вы включили аргумент label="" . По умолчанию pandas добавляет метку с именем столбца. Часто это имеет смысл, но в данном случае это только добавит шума. Теперь вы должны увидеть такую круговую диаграмму: Категория «Другое» по-прежнему составляет лишь очень маленький кусок пирога. Это хороший признак того, что объединение этих небольших категорий было правильным выбором. Увеличение категорий Иногда вы также хотите проверить, имеет ли смысл определенная категоризация. Являются ли члены категории более похожими друг на друга, чем на остальной набор данных? Опять же, дистрибутив — хороший инструмент для получения первого обзора. Как правило, мы ожидаем, что распределение категории будет похоже на нормальное распределение, но будет иметь меньший диапазон. Создайте график гистограммы, показывающий распределение медианного дохода для инженерных специальностей: >>> В [29]: df[df["Major_category"] == "Engineering"]["Median"].plot(kind="hist") Выход[29]: Вы получите гистограмму, которую можно сравнить с гистограммой всех основных валют с самого начала: Диапазон основных медианных доходов несколько меньше, начиная с 40 000 долларов. Распределение ближе к нормальному, хотя его пик все же находится слева. Поэтому, даже если вы решили выбрать специальность в инженерной категории, было бы разумно погрузиться глубже и более тщательно проанализировать свои варианты. Заключение В этом руководстве вы узнали, как запустить визуализацию набора данных с помощью Python и библиотеки pandas. Вы видели, как некоторые базовые графики могут дать вам представление о ваших данных и направить ваш анализ. Из этого руководства вы узнали, как: Получите обзор распределения вашего набора данных с помощью гистограммы Обнаружение корреляции с точечной диаграммой Анализ категорий с 90 465 гистограммами 90 466 и их отношениями с 90 465 круговыми диаграммами 90 466 Определите, какой график наиболее подходит для вашей текущей задачи Используя . plot() и небольшой DataFrame, вы открыли довольно много возможностей для представления ваших данных. Теперь вы готовы опираться на эти знания и открывать для себя еще более сложные визуализации. Если у вас есть вопросы или комментарии, оставьте их в разделе комментариев ниже. Удалить рекламу Дополнительная литература В то время как pandas и Matplotlib упрощают визуализацию ваших данных, существуют бесконечные возможности для создания более сложных, красивых или привлекательных графиков. Отличное место для начала — раздел графики документации pandas DataFrame. Он содержит как отличный обзор, так и несколько подробных описаний многочисленных параметров, которые вы можете использовать с вашими кадрами данных. Если вы хотите лучше понять основы построения графиков с помощью панд, познакомьтесь поближе с Matplotlib. Хотя документация иногда может быть ошеломляющей, Anatomy of Matplotlib отлично справляется с введением некоторых дополнительных функций.

Comments

Leave Comment

 CloseLeave a Comment
 Отменить ответ
 
 
  
 What is the sum of:  5 + 8 =

Средние рисунки по клеточкам в тетради: Рисунки по клеточкам средние в тетради по размеру, сложности, 3д пошагово для начинающих

Быстро вычисляйте сумму, среднее и другие значения в Numbers на iPad

Numbers Руководство пользователя для iPad

Быстрые вычисления для диапазона ячеек

Используйте Редактор формул как калькулятор

Визуализация данных Python для начинающих — Real Python

`Изучите свои данные`

`Распределения и гистограммы`

`Выбросы`

Leave a Comment
Отменить ответ

Средние рисунки по клеточкам в тетради: Рисунки по клеточкам средние в тетради по размеру, сложности, 3д пошагово для начинающих

Быстро вычисляйте сумму, среднее и другие значения в Numbers на iPad

Numbers Руководство пользователя для iPad

Быстрые вычисления для диапазона ячеек

Используйте Редактор формул как калькулятор

Визуализация данных Python для начинающих — Real Python

Настройка среды