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Polars vs. pandas : quelles sont les principales différences ?
Si vous avez suivi les avancées des dataframes en Python, vous avez sans doute entendu parler de Polars, la puissante bibliothèque de dataframes conçue pour travailler avec de grands jeux de données. Contrairement aux autres bibliothèques pour les grands jeux de données tels que Spark, Dask et Ray, Polars est conçue pour être utilisée sur une seule machine, ce qui peut amener à la comparer à pandas. Toutefois, Polars présente de nombreuses différences significatives avec pandas, notamment en ce qui concerne la façon dont elle gère les données et les cas dans lesquels son utilisation est o
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Python du point de vue du réseau neuronal
Le plugin de saisie semi-automatique complète de ligne de code pour Python est maintenant disponible en version bêta publique. Dans cet article, nous présentons une partie des technologies et des algorithmes utilisés pour la création de ce plugin et partageons des statistiques sur la programmation en Python que nous avons collectées au cours de ce processus. Qu'est-ce que la « saisie semi-automatique complète d'une ligne de code » ? Vous connaissez déjà sans doute la saisie semi-automatique ou complétion de code, qui suggère le mot suivant celui que l'utilisateur saisit. Si ce n'est pas l
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DataSpell EAP 19 : Variables Jupyter, Interpréteurs d'espace de travail, Fichier Diff pour Notebooks, Pycharm et bien plus
Voici la première mise à jour de DataSpell EAP depuis sa publication le mois dernier ! Tout d'abord, nous tenons à remercier tous ceux qui ont essayé DataSpell et nous ont fait part de leurs commentaires. Bien que nous ayons reçu beaucoup de rapports de bugs, les utilisateurs se disent satisfaits de l'expérience globale. Notre équipe travaille actuellement à corriger les bugs signalés. 30 jours après l'annonce de l'ouverture de notre programme d'accès anticipé (EAP), nous avons le plaisir de vous présenter un deuxième build qui apporte plusieurs améliorations majeures. TÉLÉCHARG
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Le Programme d'Accès Anticipé de JetBrains DataSpell est maintenant ouvert à tous
JetBrains DataSpell est notre nouvel IDE spécialement conçu pour la science des données. Annoncé en mars, il était jusqu'à présent disponible dans le cadre d'un Programme d'Accès Anticipé (EAP) privé. Les personnes ayant participé au programme ont pu utiliser l'IDE et nous aider à l'améliorer avant que nous le rendions disponible publiquement. Aujourd'hui, nous avons de plaisir d'annoncer que l'accès au Programme d'Accès Anticipé est ouvert à tous. Les personnes ayant déjà demandé à pouvoir rejoindre le programme vont donc prochainement recevoir une invitation. Par ailleurs, le téléchargement
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Ouverture du Programme d'Accès Anticipé de JetBrains DataSpell, notre nouvel IDE pour la science des données
Avec la popularité croissante de Python comme langage pour la science des données, il était naturel que PyCharm, l'IDE Python de JetBrains, soit enrichi de fonctionnalités pour la science des données. C'est ainsi que nous avons commencé à travailler à l'amélioration significative de la prise en charge de la science des données par PyCharm, en nous appuyant sur les commentaires que notre équipe a reçus l'année dernière. Au cours de ce processus, nous avons pu mieux cerner les différences entre les workflows et les attentes en matière d'outils des data scientists et des développeurs de logiciels