https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas

利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot

案例1 案例来自于:https://bbs.csdn.net/topics/390326088 代码示例: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure from tkinter import * root = Tk() root.title("tkinter

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS #

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好

matplotlib is a python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in python scripts, the python and ipython shell (ala MATLAB®*

转自: http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3440273.html matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览.复制.粘贴一下,基本上都能搞定. 安装 参考  http://blo

最近看了厦门大学数据库实验室林子雨老师的<大数据课程实验案例:网站用户行为分析>,可视化这块是用的R语言,我决定用Python来实现一下. 参考文献 http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 数据来源 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 19 17:26:53 2017 @author: touristlee TO:

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.当然他也是可以画出3D图形的,这时就需要安装更多的扩展.相比MATLAB来说,python不需要那么大的安装包,而且最重要的是开源的,在这方面python还是有一定的优势的.   下面我将简单梳理一下matplotlib画图的方法,首先把本次需要用到的包导入进来: import numpy as np import panda

基础 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as pt import numpy as np from matplotlib import font_manager # 字体管理 # pt.figure(num='ljb',facecolor='y',figsize=(8,6)) #num画框名,facecolor画框颜色,figsize画框大小(宽,高) # pt.subplot(1,2,1) #子画框,1行1列1号位置 # X = np.linspa

转自:Laumians博客园 更简明易懂看Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/#page=1 plt.plot(x,y , fmt)  :绘制坐标图 plt.boxplot(data, notch, position): 绘制箱形图 plt.bar(left, height, width, bottom) : 绘制条形图 plt.ba

一.Matplotlib基础知识 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. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线

一.series import pandas as pd import string #创建Series的两种方式 #方式一 t = pd.Series([1,2,3,4,43],index=list('asdfg')) print(t) #方式二 temp_dict = {'name':'xiaohong','age':30,'tel':10086} t2 = pd.Series(temp_dict) print(t2) #字典推导式 a = {string.ascii_uppercase[i

matplotlib基础 “““ 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 用matplotlib用图形画出变化的折线图 """ from matplotlib import pyplot as plt """设置中文""" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'

1.简介 matplotlib是python的一个2D绘图库,它可以在不同平台上地使用多种通用的绘图格式(hardcopy formats)和交互环境绘制出出版物质量级别的图片.matplotlib可以通过python脚本,python/ipython shell,web application servers以及six图像用户接口工具箱来调用. 其官方地址:http://matplotlib.org/index.html 2.使用案例 2.1 绘制决策树*  *该代码来自于<机器学习实战>

线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例.我们来看看具体过程:  下面我们将两条曲线绘制到一个图形里:   可以看到这种方式下,两个线条共用一个坐标轴,并且自动区分颜色. plot方法的核心是plot(x,y),x表示横坐标值的序列,y表示x某个坐标对应的y值,实际上就是y=f(x)函数.当只提供y的时候,x默认使用0-n的整数序列.这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线.如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线. 题外

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,

本节构建一个网络,将路透社新闻划分为46个互斥的主题,也就是46分类 案例2:新闻分类(多分类问题) 1. 加载数据集 from keras.datasets import reuters (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) 将数据限定在10000个最常见出现的单词,8982个训练样本和2264个测试样本 len(train_data) 8982 len