在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；有大模型/多模态大模型(包括不限于llama/llava/Qwen等)学习基础、大模型训练基础(SFT等)、有相关项目比赛经历优先。1. 电商场景下多模态大模型的技术探索，包括不限于多模态大模型的PE、SFT、CoT/RL，并实现业务落地；最近，我们又陆续整理了

作为一只，plotly的图表对象就像一个嵌套dict, 可以通过直接修改对象属性而改变图表形态。学习难度远远小于matplotlib.: plotly绘制的图都是可以交互的图表，可以点击查看数据，拖拽放大，隐藏某些数据列等等，也可以导出成静态图，灵活性大大增加。

Python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，se

Jupyter Notebook应该很多同学都或多或少有所了解，但是，很多同学 还停留在Python、数据分析、交互式开发。其实，除了这些之外，Jupyter Notebook还可以完成很多你意想不到的事情。例如，Python工具包开发、创建幻灯片、创建电子书、写博客、写报告、数据看板、REST API、网页应用等。以网页应用为例，提起开发一个网页应用，很多同学第一印象都会想到需要前端、后端、服务

今天给大家介绍一款十分强大的数据集探索性分析插件，D-Tale，供我们分析和了解数据集的基本情况，并且支持对数据进行进一步的可视化分析，首先我们先要安装好该模块记得收藏、关注、点赞。注：完整代码、数据、技术交流，文末获取pip install dtale用D-Tale插件打开数据集我们在D-Tale中打开数据集，代码如下import dtaleimport pandas as pddf = pd.

相信对于不少的数据分析从业者来说呢，用的比较多的是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是遇到数据集很大的时候要是还使用Pandas来处理显然有点力不从心。今天我就来介绍另外一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是Eager API，另一种则是Lazy API，

今天给大家分享的这篇文章，更像是一份数据分析常用网站字典，一共70个，可视化、词频词云、PPT模板等等面面俱到，值得收藏！  数据可视化工具百度EChartshttp://echarts.baidu.com/Cytoscapehttp://www.cytoscape.org/图表秀http://www.tubiaoxiu.com/数据观http://shujuguan.cn/微

哈喽，大家好。今天详解 Seaborn，它基于 Matplotlib，用来制作统计图形的 Python 库。本文内容较长，建议收藏后慢慢读。Seaborn 的优势：图表丰富，比 matplotlib 易用与 pandas 结合支持数值类型多变量关系图支持数值类型数据分布图支持类别类型数据可视化支持回归模型以及可视化轻松构建结构化多图网格我整理了一份 seaborn 核心知识点的思维导图为方便学习，

在从事数据分析师期间，花费时间最多的还是在学习 Python 数分三剑客上。为方便巩固与复习，我将所有知识进行了详细梳理并总结成知识思维导图，将其制作为精美的PDF版，方便自己复习的同时也能帮助其他数据分析爱好者。文末提供高清版思维导图和PDF版文章当然，除了原创电子书之外，我也将整理的经典思维导图附上 (因平台压缩，高清可以文末下载)NumpyPandas总结(获取)梳理不易，获取资料前，点赞、

今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关的代码案例01 NumPyNumPy 提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数，是P