Seaborn（二）之数据集分布可视化

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…

seaborn教程3——数据集的分布可视化

原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理绘图风格设置颜色风格设置绘图方法数据集的分布可视化分类数据可视化线性关系可视化结构网格数据识别网格绘图本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 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…

seaborn教程4——分类数据可视化

https://segmentfault.com/a/1190000015310299 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理绘图风格设置颜色风格设置绘图方法数据集的分布可视化分类数据可视化线性关系可视化结构网格数据识别网格绘图本次将主要介绍分类数据可视化的使用. 分类数据可视化数据集中的数据类型有很多种,除了连续的特征变量之外,最常见的就是类目型的数据类型了,常见的比如人的性别,学历,爱好等.这些数据类型都不能用连续的变量来表示,…

Python图表数据可视化Seaborn：1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图

conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma…

LUNA16数据集（二）肺结节可视化

在检测到肺结节后,还需要可视化,这样才能为诊断服务. 我使用的项目地址为:https://github.com/wentaozhu/DeepLung 项目基于论文:DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification 该项目论文地址为:https://arxiv.org/abs/1801.09555 检测出肺结节可疑区域后,将其在原始CT图像上展示出来,原理比较简单…

Python图表数据可视化Seaborn：2. 分类数据可视化-分类散点图|分布图（箱型图|小提琴图|LV图表）|统计图（柱状图|折线图）

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…

pyecharts实现星巴克门店分布可视化分析

项目介绍使用pyecharts对星巴克门店分布进行可视化分析: 全球门店分布/拥有星巴克门店最多的10个国家或地区: 拥有星巴克门店最多的10个城市: 门店所有权占比: 中国地区门店分布热点图. 数据背景该数据集来源Kaggle,囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息,其中包括品牌名称.门牌地址.所在国家.经纬度等一系列详细的信息. 数据说明字段名称类型解释说明 Brand Object 品牌名称,数据字典中包含了星巴克旗下的子品牌 Store Number Object…

Google机器学习教程心得（二）决策树与可视化

Visualizing a Decision Tree Google Machine Learning Recipes 2 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzNDE5Mzg0MA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.3 Github工程地址 https://githu…

NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(二)：安装MongoDB可视化工具

业精于勤,荒于嬉:行成于思,毁于随. 我们上次说到NoSql非关系型数据库之MongoDB应用(一):安装MongoDB服务这次我们介绍安装 NoSQL Manager for MongoDB 可视化工具进行语句编写可以点击下面几种方式进行工具下载官网下载:https://www.mongodbmanager.com/download 百度云盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1-YhHyI63C7odjKUaRaZNHQ 提取码:xion Git下载: ht…

Hadoop学习------Hadoop安装方式之(二)：伪分布部署

要想发挥Hadoop分布式.并行处理的优势,还须以分布式模式来部署运行Hadoop.单机模式是指Hadoop在单个节点上以单个进程的方式运行,伪分布模式是指在单个节点上运行NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker.SeconderyNameNode5个进程,而分布式模式是指在不同节点上分别运行上述5个进程中的某几个,比如在某个节点上运行DataNode和TaskTracker. 前面几步和单机部署一样,可以参照Hadoop学习------Hadoop安装方…

[Aaronyang] 写给自己的WPF4.5 笔记13[二维自定义控件技巧-可视化状态实战，自定义容器，注册类命令，用户控件补充]

我的文章一定要做到对读者负责,否则就是失败的文章 --------- www.ayjs.net aaronyang技术分享博文摘要:欢迎大家来支持我的<2013-2015 Aaronyang的又一总结,牧童遥指纳尼村>绝对好文章关于<写给自己的WPF4.5 笔记14,已在官网发布> 1.讲解了自定义控件加入命令支持的两种手段,补充用户控件的客户定义模板 2.实战的方式讲解了无外观控件,可以让使用者定义模板,讲解模板PART,使用可视化状态组,动画的使用效果演示:…

python实现cifar10数据集的可视化

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…

TensorFlow数据集（二）——数据集的高层操作

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 一个使用数据集进行训练和测试的完整例子. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: dataset_test5.py @time: 2019/2/12 13:45 @…

Mininet系列实验（二）：Mininet可视化应用

1 实验目的该实验通过Mininet学习miniedit可视化操作,可直接在界面上编辑任意想要的拓扑,生成python自定义拓扑脚本,简单方便.在实验过程中,可以了解以下方面的知识: Miniedit启动方式可视化自定义创建拓扑,并设置设备信息生成拓扑脚本方便使用 2 实验原理最新的Mininet 2.2.0内置了一个mininet可视化工具miniedit.miniedit在/home/mininet/mininet/examples目录下提供miniedit.py脚本,执行脚本后将显…

R语言实战读书笔记(二)创建数据集

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.…

潭州课堂25班：Ph201805201 爬虫高级第十二课 Scrapy-redis分布项目实战 (课堂笔记)

建代理池, 1,获取多个网站的免费代理IP, 2,对免费代理进行检测,>>>>>携带IP进行请求, 3,检测到的可用IP进行存储, 4,实现api接口,方便调用, 5,各个组件的调试, 西剌代理: http://www.xicidaili.com/nn/ 66 IP代理 http://www.66ip.cn/ 快代理 https://www.kuaidaili.com/free/…

cifar-10数据集的可视化

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"…

AI-sklearn 学习笔记（二）数据集

from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_y = loaded_data.target model = LinearRegression() #train and prediect model.fit(data_X, data_y) Out[9]:…

python绘图之seaborn 笔记

前段时间学习了梁斌老师的数据分析(升级版)第三讲<探索性数据分析及数据可视化>,由于之前一直比较忙没有来得及总结,趁今天是周末有点闲暇时间,整理一下笔记: 什么是seaborn Seaborn是一种基于matplotlib的Python绘图工具库.它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的,信息量大的统计图表. 在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图.应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是…

Seaborn绘图

http://seaborn.pydata.org/index.html Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图.应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物. Python中的一个制图工具库,可以制作出吸引人的.信息量大的统计图在Matplotlib上构建,支持numpy和pandas的数据结构可视化. 多…

python学习笔记(14):可视化分析

一.Matplotlib 1.用于创建出版质量图表的绘图工具库 2.目的的为Python构建一个Matlab式的绘图接口 3.import matplotlib.pyplot as plt:pyplot模块包含了常用的matplotlib API函数 4.figure (1)Matplotlib的图像均位于figure对象中,创建figure:plt.figure() #引入 matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inli…