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(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
Target:学会用BeautifulSoup解析和提取网页中的数据。【解析数据】:把服务器返回来的HTML源代码翻译为我们能看懂的样子。【提取数据】:是指把我们需要的数据从众多数据中挑选出来。由于BeautifulSoup不是Python标准库,需要单独安装它:1、win+r2、cmd3、pip install BeautifulSoup4。(Mac电脑需要输入pip3 install Beau
为了更好地理解不同类型的机器学习方法,我们首先定义一些基本概念。如前所述,机器学习是建立在数据建模基础上的,因此,数据是进行机器学习的基础。我们可以把所有数据的集合称为数据集(dataset),如图7.2所示。其中每条记录称为一个“样本”(sample),如图中每个不同颜色和大小的三角形和圆形均是一个样本。样本在某方面的表现或性质称为属性(attribute)或特征(feature),每个样本的特
期刊官方网站期刊投稿网址期刊投稿小助手介绍The mission of Renewable and Sustainable Energy Reviews is to communicate the most interesting and relevant critical thinking in renewable and sustainable energy in order to bring
交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中,例如PCR (主成分回归)、PLS (偏最小二乘)回归建模中。在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和。...
三维图与计算公式如下:代码如下:from sympy import *#求长方体上下表面的角系数def DOWN_UP_surface(X,Y,L):a = X/Lb = Y/LX_12 = 2/(pi.evalf()*a*b) * ( log(((1+a**2)*(1+b**2)/(1+a**2+b**2))**(1/2)) + a*(1+b**2)**(1/2)*atan(a/(1+b**2)
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