（关系型数据的可视化）热力图体现了两个离散变量之间的组合关系热力图，有时也称之为交叉填充表。该图形最典型的用法就是实现列联表的可视化，即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系。读者可以借助于seaborn模块中的heatmap函数，完成热力图的绘制。按照惯例，首先对该函数的用法及参数含义做如下解释：heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None,

直方图一般用来观察数据的分布形态，横坐标代表数值的均匀分段，纵坐标代表每个段内的观测数量（频数）。一般直方图都会与核密度图搭配使用，目的是更加清晰地掌握数据的分布特征，下面将详细介绍该类型图形的绘制。1．matplotlib模块matplotlib模块中的hist函数就是用来绘制直方图的。关于该函数的语法及参数含义如下：plt.hist(x, bins=10, range=None, normed

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python中yield的用法详解——最简单，最清晰的解释

书上例题的代码：#Barczykfrom sympy import *q1,r1 = 20,0.375q2,r2 = 11.5,1.5q3,r3 = 8.5,2q4,r4 = 10.5,4.6875q5,r5 = 1,12.5q6,r6 = 9.5,1.7361q7,r7 = 20,0.5while True:f1 = r5 * q5 * abs(q5) + r2 * q2 * abs(q2) -

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本文内容来自下面的内容：大数据技术在建筑节能中的应用案例研究大数据分析流程大数据分析过程包括三个步骤: 数据预处理、数据挖掘和知识表达。由于原始数据往往存在缺失、不连续和异常值等问题，数据预处理是数据分析前不可或缺的重要环节。数据挖掘是对大数据的价值进行挖掘分析的过程，常用方法有显著性检验、聚类分析和关联规则分析等。数据挖掘会产生大量的知识信息，如何选择、解析和利用知识来获取隐藏价值，往往存在着困