扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Ambari集群平台下,安装Hue. 给Ambari集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在Clouderamanager集群集群里 这个很简单,不多说,直接在Add services里,添加就是了 藏经阁技术资料分享群二维码…

扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本平台下,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Clouderamanager平台下,安装Hue. 给Clouderamanager集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在ambari集群里 首先, https://github.com/EsharEditor/ambari-hue-servic…

Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pypl…

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数…

最近学习matplotlib绘图可视化,感觉知识点比较多,边学习边记录. 对于数据可视化,个人建议Jupyter Notebook. 1.首先导包,设置环境 import pandas as pd import numpy as np import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #使图片内嵌交互环境显示 plt.rcParams[…

from:https://segmentfault.com/a/1190000005104723 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 强烈推荐ipython无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPy…

在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好! (1)CIFAR-10数据集介绍 ① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像. 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的10…

1.matplotlib库简介: Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,开发者可以便捷地生成绘图,直方图,功率谱,条形图,散点图等. 2.Matplotlib 库使用: 注:由于深度学习实践中常常会使用绘图,主要包括生成绘图.散点图,实践中也主要关注此点. 运行环境:Python3 (1)生成绘图 import numpy as np # 导入NumPy库 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 import matplotlib i…

Seaborn-Powerful Matplotlib Extension seaborn实现直方图和密度图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline s1=pd.Series(np.random.randn(1000)) plt.hist(s1)#直方图 结果: (array([ 1., 4., 19., 88.,…

import numpy as np from PIL import Image import pickle import os CHANNEL = 3 WIDTH = 32 HEIGHT = 32 data = [] labels=[] classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] for i in range(5): with open(r"…