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Python数据可视化的例子——热力图(heatmap)

(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,

#python#数据分析#数据可视化
Python数据可视化的例子——直方图(hist)和核密度曲线(kde)

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

#python#数据分析#数据可视化
Python爬虫笔记——BeautifulSoup模块

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

#python
机器学习(2)——监督学习

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

#机器学习#人工智能#深度学习
《Renewable and Sustainable Energy Reviews》期刊介绍(SCI 1区)

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

Python数据分析与挖掘——交叉验证法

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。...

#python#机器学习
用Python程序去计算三种规则的三维几何结构角系数

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)

#python#算法
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