🔥 Аффтар, жги исчо!
Пора подводить итоги 2024 года -- запланировал пару постов по теме. Сегодня анализируем и визуализируем данные по эмодзи-реакциям к постам канала 🤣
#R #ggplot2 #quantified_self #bar_plot #эмодзи #статистика_канала
Пора подводить итоги 2024 года -- запланировал пару постов по теме. Сегодня анализируем и визуализируем данные по эмодзи-реакциям к постам канала 🤣
#R #ggplot2 #quantified_self #bar_plot #эмодзи #статистика_канала
🔥20👍4😁3❤2
📊 Редизайн графика из презентации xAI Grok3 Launch Presentation
Посмотрел с удовольствием презентацию новой модели Grok-3 от xAI Илона Маска. Вчера попробовал общаться с Grok-3. Если кратко, то модель -- 🔥! Если не хотите смотреть видео, то вот отличная обзорная статья на Хабре.
Решил переделать унылый сине-серый градиентный график сравнения моделей из самой презентации. Из графика теперь видно, что Grok-3 демонстрирует выдающуюся производительность, значительно опережая конкурирующие модели по всем трём категориям — науке, программированию и математике, с максимальными результатами 75, 57 и 52 балла соответственно, а его облегчённая версия Grok-3 mini также показывает сильные и стабильные результаты, особенно в науке (65 баллов) и математике (40 баллов), что подчёркивает превосходство и универсальность линейки Grok в задачах искусственного интеллекта на февраль 2025 года.
Код на R доступен на github.
#R #ggplot2 #ИИ #AI #LLM #bar_plot #xAI
Посмотрел с удовольствием презентацию новой модели Grok-3 от xAI Илона Маска. Вчера попробовал общаться с Grok-3. Если кратко, то модель -- 🔥! Если не хотите смотреть видео, то вот отличная обзорная статья на Хабре.
Решил переделать унылый сине-серый градиентный график сравнения моделей из самой презентации. Из графика теперь видно, что Grok-3 демонстрирует выдающуюся производительность, значительно опережая конкурирующие модели по всем трём категориям — науке, программированию и математике, с максимальными результатами 75, 57 и 52 балла соответственно, а его облегчённая версия Grok-3 mini также показывает сильные и стабильные результаты, особенно в науке (65 баллов) и математике (40 баллов), что подчёркивает превосходство и универсальность линейки Grok в задачах искусственного интеллекта на февраль 2025 года.
Код на R доступен на github.
#R #ggplot2 #ИИ #AI #LLM #bar_plot #xAI
🔥8👍2
🌆 Города России по первой букве
У Анастасии Кузнецовой увидел датавиз Первые буквы самых населенных городов в США, она им вдохновилась и сделала для городов России в табло.
Мне понравилась идея датавиза и решил сделать на R + ggplot2. В хорошем качестве доступно по ссылке (300 DPI). Можно распечатать и повесить в рамке на стену 🖼
Удивился, что больше всего городов начинаются на К, С, Б и нет городов на Ё (но есть другие населенные пункты на эту букву).
#R #ggplot2 #maps #city #bar_plot #референсы
У Анастасии Кузнецовой увидел датавиз Первые буквы самых населенных городов в США, она им вдохновилась и сделала для городов России в табло.
Мне понравилась идея датавиза и решил сделать на R + ggplot2. В хорошем качестве доступно по ссылке (300 DPI). Можно распечатать и повесить в рамке на стену 🖼
Удивился, что больше всего городов начинаются на К, С, Б и нет городов на Ё (но есть другие населенные пункты на эту букву).
#R #ggplot2 #maps #city #bar_plot #референсы
🔥15❤2
🇬🇧 Барчарт с флагами
У настенька и графики увидел приём создания барчарта через таблицу в Excel. Конечно, захотелось воспроизвести аналогичный в R, используя пакет
#R #ggplot2 #ggflags #барчарт #bar_plot
Код на R:
У настенька и графики увидел приём создания барчарта через таблицу в Excel. Конечно, захотелось воспроизвести аналогичный в R, используя пакет
ggflags, о котором писал ранее.#R #ggplot2 #ggflags #барчарт #bar_plot
Код на R:
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggflags)
library(forcats)
# Данные о городах
cities_data <- tibble(
City = c("Bangkok", "Istanbul", "London", "Hong Kong", "Antalya", "Mecca",
"Dubai", "Macau", "Paris", "Kuala Lumpur"),
Arrivals_M = c(32.4, 23, 21.7, 20.5, 19.3, 19.3, 18.2, 18, 17.4, 16.5),
Country_Code = c("TH", "TR", "GB", "HK", "TR", "SA", "AE", "MO", "FR", "MY")
) %>%
mutate(
City = fct_reorder(City, Arrivals_M),
Country_Code = tolower(Country_Code)
)
ggplot(cities_data, aes(x = Arrivals_M, y = City)) +
geom_col(fill = "gray90", width = 0.8) +
geom_flag(aes(x = -10, country = Country_Code), size = 8) +
geom_text(aes(x = -8.5, label = City), hjust = 0, size = 4) +
geom_text(aes(x = 0.25, label = Arrivals_M), hjust = 0, size = 4) +
scale_x_continuous(limits = c(-11, 35), expand = c(0, 0)) +
labs(
title = "Most Visited Cities in the World",
subtitle = "Arrivals, in M",
x = NULL,
y = NULL
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(
plot.title.position = "plot",
plot.caption.position = "plot",
panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
plot.title = element_text(face = "bold"),
plot.subtitle = element_text(size = 14, color = "gray40"),
plot.margin = margin(10, 10, 10, 10)
)
ggsave("most_visited_cities_ggflags.png", bg = "white", width = 6, height = 6, dpi = 300)
❤7🔥5