原文链接:https://blog.csdn.net/Just_youHG/article/details/83904618 背景 <Python数据分析与挖掘实战> 案例2–航空公司客户价值分析在该案例中的雷达图缺少相应的代码,查看相关文档之后,实现的代码如下. 数据用于作图的数据对象名为data_cluster,数据展示如下: 注:其中(ZL,ZR,ZF,ZM,ZC)的值表示的是某个簇的聚类中心. 绘制 代码 import numpy as np import matplotlib.pyp

老师上课说可以自学一下python中的绘图turtle,就自己初步学习了一下,做了两个简单的绘图——六芒星和浪形圈(其实我也不知道该叫它什么,就照样子编了个词

之前在一些数据分析案例中看到用 Go 语言绘制的雷达图,非常的漂亮,就想着用matlibplot.pyplot也照着画一个,遗憾的是matlibplot.pyplot模块中没有直接绘制雷达图的函数,不过可以基于'polar'图形特征来改进,下面就记录一下如何绘制雷达图. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 用于正常显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' #用于正常显示符号

今天看了林轩田老师的感知机算法,心血来潮想要做个可视化过程,以便观察更新的过程. 现将学习成果做个记录,下面是画出来的图,这是初始的状态,后面会通过算法找到一条经过原点的直线将两堆数据分割开来. 直线以及两堆数据是随机生成的,下面介绍画出这个图的步骤主要有哪些: 导入需要的工具包,这个没得说,而且是在jupyter notebook中,所有会使用%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matpl

画上是一面含有16个尖角的铜盾,这是我用程序算法生成的图像中最震撼的一幅.图像生成出来后,我看了好久,一边看一边想我的人生转向问题:我是不是该离开苦逼又屌丝的程序界,混入高端大气上档次的艺术圈? 说要进入艺术圈,只是提升逼格的话.其实我真正想的是:“靠,这画这么漂亮,要是能换成钱就好了.”虽说艺术是无价的,可艺术家是有价的.程序可以创造无限的财富,但程序员通常分不到多少.艺术虽高雅,但人是生活在世俗中的.我想的一个法子是:在某宝上开个网店,买电子艺术画,只买我用程序算法生成的图像.我需要将图像生

这篇博客从用python实现分析数据的一个完整过程.以下着重几个python的moudle的运用"pandas",""wordcloud","matlibplot": 1.导入数据,看看数据的结构内容: import pandas as pd mytext = pd.read_csv(r'F:\kaggle data\2016-us-presidential-debates\test.csv',encoding = 'iso-8859-

matplotlib是强大的python 绘图包.pandas 是强大的python分析工具包.numpy是强大的python统计包. 都超级好用,而且最近开始动手实践机器学习算法了.特此备注一下安装过程: ----------------------------------------- 1. matplotlib 安装起来有点费劲,果然python或者pc或者包的版本和依赖不一样,容易出现各种bug. windows环境下: 1)python 2.7 的64位下载安装 2)安装 64位的 m

本文记录matlibplot常用基本操作,都是基本功能,不涉及复杂联合操作,其中各用法详细用法可参考官网: 1. 基本画图操作 ##mofan_matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1,50) y = 2*x + 1 #draw the lines #plt.plot(x,y) #show to draw the figure :must call at the l

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud

需要准备的基本材料(请先看完整个安装过程再进行下面的操作): 一.到Opecv-Release的Github项目上下载最新的Opencv版本,注意---基于python2.7,可选用 OpenCV2.3/2.4 以及 OpenCV3.X,我们选取版本3.3: 下载地址:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.3.0 二.安装GUN GCC编译器,对于Ubuntu16.04版本的Linux操作系统这款编译器是自带的 三.安装Cmake跨平台编

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法,可以用于分类和回归.同时,决策树的训练结果非常容易理解,而且对于数据预处理的要求也不是很高. 理论部分 比较经典的决策树是ID3.C4.5和CART,分别分析信息增益.增益率.基尼指数,总体思想是不断降低信息的不确定性,最后达到分类的目的. 这里介绍的CART(Classification And Regression Tree)决策树选用基尼指数(Gini Index)来依次选择划分属性 \[Gini(D)=\sum_{k=1

1. 数据样本 ,valid_rate,homework_rate,inter_rate,playback_rate,zhujiang_good_comment5_rate,fudao_good_comment5_rate,if_purchased,cust,cust_per 0,0.629536534447,0.216511482255,0.70731691023,-8.04911692853e-16,0.948508768267,0.982603131524,0.0751565762004,

首先科普一下python里面对于数组的处理,就是如果获取数组大小,以及数组元素数量,这个概念是不一样的,就是一个size和len处理不用.老规矩,上代码: arr2 = np.array([-19.51679711, -18.06166131, -16.65282549, 8.70287809,9.9485567 , 11.23867649, 3,4]) pprint(arr2.size) pprint(len(arr2)) >>8 >>8 貌似两者没啥区别,但是真的是这样吗? C

前面两个图像生成算法是:道教的太极八卦图和佛教的卐和卍字图.这一节整个洋气的图像:芒星.但愿我别召唤出什么恐怖的禁忌,尤其今晚还是万圣节之夜.平时看玄幻小说,经常读到有关六芒星,七芒星,九芒星的技法.芒星是由几个完全的等腰三角形(有时是正三角形)和一个正多边形组成的二维图形.等腰三角形的个数与正多边形的边数相等.由五个等腰三角形和正五边形组成的图形叫“五芒星”(俗称:五角星).由六个等腰三角形和正六边形组成的图形叫“六芒星”……依此类推.芒星在美学.历史和占卜都有着很大的用处. 芒星在生活中与我

经过昨天的修改优化后,dalao收到了不是“木马”的邮件,欣慰地点了点头,“不错,不错,这几张表设计的简洁明了,看着有货!不过呀,,,这些表的数据太多了一点,十几天的数据一大溜,能不能再简洁一点,做一个汇总的图,看起来一目了然!去吧,研究研究.”     嗯咯,的确表太长了,数据太密集,虽然,该有的数据都有了,正文汇总浓缩的也到了一定极限,不能再继续汇总下去了,不然就没有数据的实际意义了,但是,指标一个一个的找,容易看岔,一点都不用户友好! dalao说的的确有道理,撸一张图出来就可以涵盖一张大

matplotlib图像绘制 / matplotlib image description  目录 关于matplotlib matplotlib库 补充内容 Figure和AxesSubplot的生成方式 子图的两种生成方式 折线图的绘制 柱状图的绘制 箱图的绘制 散点图的绘制 直方图的绘制 细节设置 1 关于matplotlib / About matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形.相应

对于Python数据可视化库,matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,pyga,folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一些功能. 目录 matplotlib 基本函数 中文乱码 plot:线性图 bar:柱状图 barh:水平柱状图 pie:饼图 scatter:散点图 hist:直方图 stackplot:面积图 subplot:子图布局 Grid

㈠什么是伪元素? 不同的解释: ⑴伪元素是创造关于文档语言能够指定的文档树之外的抽象.例如文档语言不能提供访问元素内容第一字或者第一行的机制.伪元素允许设计师引用它们,否则这是难以办到的.伪元素还提供样式设计师给在源文档中不存在的内容分配样式(例如::before和:after能够访问产生的内容). ⑵CSS 在渲染文档的时候,伪元素可以通过 css 给 HTML 添加一个元素(叫标签也行),这个元素在文档树中是找不到的.伪元素被当做 CSS 的样式来进行展现,用法和普通的元素用法是一样的. ⑶

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

曾经有一位生物学人士,公布了工科把妹第一弹,暨“巴甫洛夫把妹法”: 每天给你那位心仪的女同事/女同学的抽屉里都放上精心准备的早餐,并且保持缄默不语,无论她如何询问,都不要说话.  如此坚持一至两个月,当妹子已经对你每天的准时早餐习以为常时,突然停止送餐,她心中一定会产生深深的疑惑及失落,同时会满怀兴趣与疑问找到你询问,这时再一鼓作气将其拿下. 此法借鉴了不朽的生物学家巴甫洛夫之“条件反射试验”,故名“巴甫洛夫把妹法”. 生物界良策在前,物理界岂甘人后!今天,就将向大家隆重推出量子论的胜利----