1. sns.distplot 画直方图 import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, 'distributions'))) x = np.random.normal(size=10

号码值计算基础 NumPy至Python提供了高速的多维数组处理的能力.而SciPy则在NumPy基础上加入了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有差点儿和Matlab一样的处理数据和计算的能力了. NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能.而且提供了丰富的函数库处理这些数组. 它将经常使用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数可以直接对数组进行操作,将本来须要在Python级别进行的循

先学习几个英文单词 summary 汇总,摘要 scope 范围 我这是很早以前的笔记,后来有了博客才发布的,有些内容比较老,懒得改了.  先说明总体流程 暂时不管怎么编程,假设已经有了如下代码,可执行的. # encoding:utf-8 import tensorflow as tf print('version:', tf.__version__) foo = tf.Variable(3, name='foo') bar = tf.Variable(2, name='bar') resul

接口工具:      Msql Workbench   http://www.mysql.com/products/workbench      SQLyog  http://www.webyog.com      phpMyAdmin http://sourceforge.net/projects/phpmyadmin [不建议使用]      Adminer phpmyadmin的更好的替代品, http://www.adminer.org[不建议公开访问]   命令行工具集:      P

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合,下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 我们希望自己预测的结果希望更准确那么查准率就更高,如果希望更获得更多数量的正确结果,那么查全率更重要,

前言 这是学习视频中留下来的一个作业,我决定根据大佬的步骤来一步一步完成整个项目,项目的下载地址如下:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 大佬的传送门:https://zhuanlan.zhihu.com/p/338974416 查看数据 首先我们打开训练集,看到的数据如下 我们可以看到这个数据集里面的特征类别有,乘客序号,是否存活,船票等级,性别,年龄,在船上的亲属数量,票的号码,票价,座舱号,和登船地 所以我们需要判定哪些数据是有效的 读取数据 imp

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

参考matplotlib官方指南: https://matplotlib.org/tutorials/introductory/pyplot.html#sphx-glr-tutorials-introductory-pyplot-py pyplot是常用的画图模块,功能非常强大,下面就来见识下它的能力吧 1.快速画出常见图形 2.使用关键字字符串作图 3.使用类别变量画图 4.创建多图 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.

ipython3 --pyplot pyplot: matplotlib 画图的交互使用环境

在日常工作和生活中,我们经常会遇到一件事情要重复做很多次的这种情况发生.在编程中,我们也会遇到这种情况,循环这种机制,就是专门用来处理这种需要不断重复做的事情的方法.通过几分钟的阅读,你将会掌握这种机制和编程手法. 循环就是一件事情重复做 首先我们来看一下一个编程例子,现在我们要使用Python中的海龟库来画几个圆(如果你不了解海龟库可以关注我查看之前的文章哦,有详细的入门介绍) 首先我们看一下代码 ​ 代码中我们反复运行了4次同样的代码 ​ 代码运行完成后一共画了4个圆 在上面的代码中,其中t

1 样例 1.1样例1 子图系列 from pylab import * def f(x): return np.exp(-x) * np.cos(2*np.pi*x) x1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) x2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(x1, f(x1), 'bo', x2, f(x2), 'k') plt.subplot(212) plt.plot(x2, n

本文原创链接:https:////www.cnblogs.com/zhanling/p/12192978.html 1 import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER import matplotlib.

画直线 import numpy as np import cv2 # Create a black image img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) cv2.imshow('line',img) cv2.waitKey() 画polygon import numpy as

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #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

注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl

python seaborn 画图 59888745@qq.com 2017.08.02 distplot( )  kdeplot( ) distplot( )为hist加强版, kdeplot( )为密度曲线图 箱型图 boxplot( ) 联合分布jointplot( ) 热点图heatmap( ) pairplot( ) FacetGrid( ) Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty.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

常用的python可视化工具包是matplotlib,seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装.入坑python可视化,对有些人来说如同望山跑死马,心气上早输了一节.其实学习一门新知识,首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识,剩下的就让它在实践中拓展吧. 视图分类 可视化视图的分类常常从两个维度:变量个数和变量之间的关系.按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析.变量之间的关系常有下面四种: 比较关系,如:折线图. 联系,如:散点图. 构图,如:饼图. 分布,如:直方图. 知道

今天我来给你讲讲Python的可视化技术. 如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解.其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读.同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来. 可视化视图都有哪些? 按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较.联系.构成和分布.我来简单介绍下这四种关系的特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间

In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#0-14,取100条数据 for i in range(1,7): plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)

首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 [新人赛]快来一起挖掘幸福感!https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction 既然是data cleaning的总结 就稍微写详细点 (其实感觉在写废话 我一共就想总结一下matplotlib的pyplot和seaborn的画图) 用pandas读进来之后是dataframe格式的,所以可以用

Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matplotlib以及基于matplotlib开发的工具包:pandas中的封装matplotlib API的画图功能,seaborn,networkx等: 基于JavaScrip