Человеко-машинное взаимодействие (Росдистант)

Практическое задание №3

1.    Установить и подключить библиотеку ipywidgets.

2.    Выбрать набор данных, содержащий не менее 10 атрибутов из репозитория

3.    Создать простой пользовательский интерфейс для работы с Pandas DataFrame, который будет содержать:

·       заголовок Label с названием DataFrame;

·       выпадающий список Dropdown, элементы которого берутся из списка колонок DataFrame;

·       кнопки Button для создания графиков с использованием изученных ранее библиотеки: Matplotlib, Seaborn и Plotly.

Практическое задание №4

1.    Выбрать набор данных, содержащий не менее 10 атрибутов из репозитория

2.    Создать пользовательский интерфейс для работы с Pandas DataFrame, который будет содержать:

·       заголовок Label с названием DataFrame;

·       изображение Image из выбранного набора данных;

·       кнопку FileUpload для загрузки файла через диалоговое окно;

·       кнопку Button для вывода набора данных в формате Pandas DataFrame в виджет Output;

·       переключатели RadioButtons для выбора и кнопку Button для создания графика с использованием одной из библиотек: Matplotlib, Seaborn и Plotly.

·       Разместить таблицу DataFrame и график во вкладках Tab.

Практическое задание №5

1.    Подключить библиотеку Tkinter.

2.    Выбрать набор данных, содержащий не менее 10 атрибутов из репозитория

3.    Создать простой графический пользовательский интерфейс для работы с Pandas DataFrame, который будет содержать:

·       заголовок Label с названием DataFrame;

·       изображение для выбранного набора данных в виджете Canvas;

·       кнопку Button для загрузки файла через диалоговое окно при помощи метода .askopenfilename();

·       текстовое поле Text для вывода набора данных, содержащее горизонтальную и вертикальную прокрутки;

·       флажки Checkbutton для сортировки набора данных по индексу целевого столбца.

Практическое задание №6

1.    Подключить библиотеки:

·       Pandas profiling;

·       SweetViz;

·       Pandas GUI.

2.    Выбрать набор данных, содержащий не менее 10 атрибутов из репозитория

3.    Создать и загрузить пользовательский отчет Pandas profiling в формате html.

4.    Создать и загрузить сравнительный пользовательский отчет SweetViz в формате html. Отчет должен содержать данные по тестовой и тренировочной выборкам.

5.    Загрузить выбранный набор данных в интерфейс Pandas GUI:

·       получить статистику по набору данных;

·       создать сводную таблицу минимум по четырем столбцам набора данных;

·       построить не менее трех диаграмм по сводной таблице;

·       создать отчет по работе в Google Colab или Jupyter Notebook/JupyterLab, используя раздел markdown для размещения скриншотов по работе графического интерфейса.