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Python数据可视化的四种简易方法

数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集。在项目结束的时候,能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白。 你可能已经看过了我之前的文章《5种快速和简单的Python数据可视化方法(含代码)》(5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code),其中介绍了5种基本可视化方法:散点图、线图、柱状图、条形图和箱形图。这五个是简单而强大的可视化方法,你绝对可以通过这些方法从数据集中得到巨大的收获。在本文中,将介绍另外4个数据可视化方法,但稍微复杂一些,你可以在看完上一篇文章介绍

Tensorflow 2.0的这些新设计,你适应好了吗?

如果说两代Tensorflow有什么根本不同,那应该就是Tensorflow 2.0更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑,本文会介绍1.x和2.x版本之间的所有(已知)差异,重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。 通过阅读这篇文章,熟悉Tensorflow的老用户可以尽早转变思维,适应新版本的变化。而新手也可以直接以Tensorflow 2.0的方式思考,至少目前没有必要急着去学习别的框架。 Tensorflow 2.0:为什么?何时? Tensorflow 2.0的开发初衷是制作一个更简单易用的Tensorflow。 第一个向公众透露项目具体开发内容的人是Google Brain的工程师Martin Wicke,我们可以在他的公告邮件列表里找到Tensorflow 2

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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