Menu
CoddyTech
НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ
flag Ru iconРусскийdown icon
machine Learning iconЧасть путешествия по Machine LearningНовыйПуть

Визуализация данных в Python с NumPy, pandas и matplotlib

Массивы в NumPy, таблицы в pandas и графики в matplotlib: инструменты, с которых начинается любой проект машинного обучения. Пишите код, и график появится на вкладке «Графики».

НАЧАТЬ ОБУЧЕНИЕ(бесплатно)
Смотреть программуПесочница Данные и графики

1,000+ codders записались

60 уроков59 задачи250 вопросов квиза

  • Для начинающих
  • sparkles iconПомощь ИИ при написании кода
  • hint iconПрактические интерактивные уроки
  • quiz iconТесты для проверки знаний
  • certificate iconБесплатный сертификат о прохождении

Программа

1 разделов60 уроков59 задачи250 вопросов квиза

Этот раздел - часть путешествия по Machine Learning. В полной программе ещё больше разделов - кликни по любому превью ниже, чтобы открыть его на странице путешествия.

  1. Раздел 1

    Данные и графики

    Начать разделНачатьРазвернутьСвернуть    Инструментарий, с которого начинается каждый проект машинного обучения: массивы NumPy, графики matplotlib и таблицы pandas. Загружайте реальные наборы данных, обобщайте их и визуализируйте результаты.60 уроков59 задачи250 вопросов

    Введение

    4 уроков320

    Массивы NumPy

    5 уроков520

    Математика массивов

    6 уроков625

    Преобразование данных

    4 уроков415

    Линейные графики и диаграммы рассеяния

    6 уроков625

    Графики для данных

    5 уроков520

    DataFrame в pandas

    6 уроков625

    Фильтрация и сортировка

    5 уроков520

    Группировка и очистка данных

    5 уроков520

    Построение графиков по DataFrame

    5 уроков520

    Наборы данных для ML

    5 уроков520

    Заключительные задания

    4 уроков420
  2. Раздел 2Статистика для машинного обучения64 уроков
  3. Раздел 3Обучение с учителем58 уроков
  4. Раздел 4Обучение без учителя51 уроков
Посмотреть полную программу путешествия по Machine Learning
Что вы получаете
Всё, что вам нужно, чтобы научиться программировать

Учитесь на практике

Пишите реальный код, работайте с базами данных, создавайте сайты и осваивайте ИИ-промпты. Наши интерактивные уроки охватывают все навыки, необходимые современным разработчикам.

playground.js
Редактор кода
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Тест №1test Case Success icon
Тест №2test Case Success icon
Тест №3test Case Failure icon
Ввод
"Alex"
Вывод
"Hello, Coddy! Alex"

Создайте свою серию

Будьте последовательны и наблюдайте за своим прогрессом! Отслеживайте ежедневную привычку программирования, защищайте свою серию с помощью дней заморозки и получайте награды за каждый день.

12 дней подряд

Возвращайтесь завтра, чтобы сохранить серию!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Всё или ничего

День 5 из 7

fire Freeze icon

Заморозка серии

2 left

Код где угодно

Возьмите свое путешествие по программированию с собой! Без настройки, без загрузок - просто откройте и начните программировать. Доступно на iOS, Android и Web с рейтингом 4.9 звезд.

Python
7Серия
250Очки
5Энергия
Переменные
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
ПРОДОЛЖИТЬ
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Путь
Цели
Таблица лидеров
Профиль
4.9
ЗвездаЗвездаЗвездаЗвездаЗвезда
Рейтинг

Вы не одиноки

Соревнуйтесь в глобальных рейтингах, приглашайте друзей, чтобы получать награды, и празднуйте успехи друг друга. Программировать веселее с друзьями!

Лига Претендентов
Лига ПретендентовТоп 7 продвигаются
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconЗона продвиженияleaderboard Arrow Up icon

Учитесь как угодно

Читайте, слушайте, проверяйте себя, спрашивайте у ИИ или ищите то, что уже изучили. Каждый урок подстраивается под вас.

Введение в переменные
Аудио

Переменная - это именованный контейнер, который хранит значение для последующего использования.

В Python вы создаёте её, написав имя, знак равенства и значение, которое нужно сохранить.

Значение может меняться - переприсваивание просто направляет имя на новое значение.

1xSarah

Ваш сертификат

Получайте сертификаты за каждый завершенный курс. Добавьте их в свой профиль LinkedIn и резюме, чтобы продемонстрировать работодателям свои навыки программирования.

CoddyСертификат о прохождении
Настоящим подтверждается, чтоИван Ивановуспешно завершил(а)
python iconОсновы Python
Подтверждено
Датаянв. 2026
LinkedInДобавить в LinkedIn

Почему стоит изучать NumPy, pandas и matplotlib с Coddy

  • Ваш график сразу. Наберите plt.plot(x, y), запустите код, и настоящая фигура matplotlib появится на вкладке «Графики» рядом с ним. В каждом уроке есть график или схема, от массива в виде пронумерованных ячеек до groupby, который раскладывает строки по стопкам.
  • NumPy так, как его использует ML: массивы и их форма, срезы, вычисления над целыми массивами, статистика по осям, broadcasting, булевы маски и случайные числа с фиксированным seed.
  • matplotlib с первой строки: линейные и точечные графики, подписи и легенды, цвета и маркеры, столбчатые диаграммы, гистограммы, графики рядом через plt.subplots и массивы в виде изображений.
  • pandas на реальных таблицах: чтение CSV-файлов, выбор, фильтрация, сортировка, новые столбцы, value_counts, groupby, пропущенные значения и графики прямо из DataFrame.

Частые вопросы о NumPy, pandas и matplotlib

Чем отличаются NumPy, pandas и matplotlib?

NumPy хранит числа в быстрых массивах и считает сразу над всеми. pandas строит поверх NumPy таблицы: именованные столбцы, CSV-файлы, фильтрация и группировка. matplotlib рисует графики. Почти любая программа для data science или машинного обучения на Python импортирует все три, поэтому раздел учит им вместе.

Что учить сначала: NumPy или pandas?

Сначала коротко NumPy, потом pandas. Столбец pandas это массив NumPy с именем, поэтому маски, вычисления над целыми столбцами и статистика по осям становятся понятны, когда вы уже видели их на массивах. Раздел отводит NumPy четыре главы, затем переходит к pandas с этим багажом, а графики вы рисуете на всём пути.

Нужно ли что-то устанавливать для визуализации данных в Python?

Нет. Ваш код выполняется на Coddy с настоящим matplotlib, а нарисованная фигура возвращается на вкладку «Графики» в браузере. Не нужно настраивать Jupyter Notebook или Anaconda, так что подойдёт и Chromebook, и рабочий ноутбук без прав администратора.

Какие графики вы научитесь строить?

Линейные графики, точечные диаграммы, несколько линий с легендой, столбчатые диаграммы, гистограммы, несколько графиков на одной фигуре, изображения из массивов, графики прямо из DataFrame, свой цвет для каждой группы и сравнение гистограмм двух групп. Каждый с заголовком и подписями, как для отчёта.

Нужно ли знать Python до NumPy и pandas?

Основы: переменные, циклы, функции и списки, то есть раздел «Основы» курса Python. Словари, import и всё остальное, что нужно разделу, объясняется одним предложением там, где встречается впервые.

Сколько времени нужно, чтобы изучить NumPy, pandas и matplotlib?

В разделе 60 уроков, около 10 часов в своём темпе: три недели по полчаса в день. Это первый раздел курса машинного обучения, так что после него следующий шаг это модели.

Этот курс по NumPy, pandas и matplotlib бесплатный?

Да. Уроки, графики, подсказки ИИ и сертификат раздела бесплатны. С бесплатным аккаунтом можно проходить несколько уроков в день, а Pro снимает дневной лимит.

Пути обучения, включающие этот курс

Этот курс - один шаг более длинного пути: несколько курсов в том порядке, в котором их дал бы наставник, каждый со своим бесплатным сертификатом.

Иллюстрация языков программирования Coddy

Учите Данные и графики с Coddy

НАЧАТЬ