我们建立模型之后，想要直观了解模型中字段的重要性，一般我们使用barh/bar来绘制图形。这里我们以决策树为例，使用feature_importances_计算特征重要性。（关于特征重要性的具体计算逻辑，我们会在后面的文章中做详细介绍）import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame as dffrom sklear

在进行数据分析的时候，图形可以帮助我们更直观的了解数据形态，那么常用的都有哪些图形呢？这些图形要怎么绘制？今天我们就先学习一下如何绘制图形，可以更直观的表示两个变量之间的相关性。1、热力图heatmapimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame as dffrom sklearn.datasets import

python 4种定时任务（循环+sleep、Timer、sched、APScheduler）1、循环 + sleep(s)：线程睡眠函数，隔 s 秒运行一次程序，陷入死循环import datetime as dtdef task(s):while True:print(dt.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))time.sleep(s)ta