定义 劳动力 = 就业人数 + 失业人数 失业率 = (失业人数 / 劳动力) * % 劳动力参与率 = (劳动力 / 成年人口) * %…

更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market  2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int…

英语新闻常用词汇与短语 经济篇 accumulated deficit 累计赤字 active trade balance 贸易顺差 adverse trade balance 贸易逆差 aid 援助 allocation of funds 资金分配 allotment 拨款 allowance/grant/subsidy 补贴,补助金,津贴 amortization 摊销,摊还,分期偿付 annuity 年金 article 物品,商品 assigned 过户 autarchy 闭关自守 av…

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图…

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,…

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand…

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea…

下图是要用到的数据集,反映了从1984到2016年的失业率的变化 1.导入可视化模块import matlibplot.pyplot as plt, 函数plt.plot(x, y)确定折线图的点,x是由这些点的x坐标组成的列表,y是由这些点的y坐标组成 的列表.plt.show()显示图像,plt.xlabel()给x轴命名,plt.xticks()可以设置x坐标刻度点旋转指定角度,plt.title()给折线图命名 下面的代码是以上函数的应用 import pandas as pd impo…

I had started a "52 Vis" initiative back in 2016 to encourage folks to get practice making visualizations since that's the only way to get better at virtually anything. Life got crazy, 52 Vis fell to the wayside and now there are more visible al…

一.导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) 结果如下: DATE VALUE 0 1948-01-01 3.4 1 1948-02-01 3.8 2 1948-03-01 4.0 3 1948-04-01 3.9 4 1948-05-01 3.5 5 1948-06-01 3.…