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Du code concis, avec une explication claire.

python

xgboost: regressor avec DMatrix et features nommées

Entraîner un modèle via xgboost.train avec DMatrix et noms de colonnes.

#xgboost#regression#dmatrix
python

xgboost: sauvegarder/charger un modèle

Persister un Booster (native) et un modèle scikit-learn.

#xgboost#persistence#model-io
python

ADF: test de stationnarité

Tester la stationnarité via Augmented Dickey-Fuller.

#timeseries#adf#stationarity
python

altair: bar, line et dual axis

Créer des graphiques déclaratifs avec Altair.

#altair#vega#chart
python

scipy: intervalle de confiance proportion

IC de Clopper-Pearson pour une proportion binaire.

#scipy#binom#ci
python

dask: read_parquet et agrégation

Charger un dossier Parquet et calculer paresseusement.

#dask#parquet#aggregate
python

duckdb: requête sur Parquet et pandas

Interroger des fichiers Parquet et DataFrames en SQL.

#duckdb#sql#parquet
python

holoviews+datashader: gros scatter

Visualiser des millions de points grâce à datashader.

#holoviews#datashader#bigdata
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matplotlib: 3D scatter et surface

Créer un scatter 3D et une surface wireframe.

#matplotlib#3d#surface
python

matplotlib: annotate (flèches)

Ajouter des annotations avec flèches et lignes de repère.

#matplotlib#annotate#arrow
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matplotlib: hist2d et hexbin

Densités 2D par histogramme carte/hexbin.

#matplotlib#hist2d#hexbin
python

matplotlib: animation FuncAnimation

Animer une ligne simple avec FuncAnimation.

#matplotlib#animation#funcanimation
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