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4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

数据可视化是数据分析或机器学习项目中十分重要的一环。通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解。 读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」,我通过那篇文章向大家介绍了 5 种基础的数据可视化方法:散点图、线图、直方图、条形图和箱形图。这些都是简单而强大的可视化方法,通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中,我们将看到另外 4 个数据可视化方法!本文对这些方法的介绍会更详细一些,可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用,从而从数据中提取出更深入的信息。 热力图 热力图(Heat Map)是数据的一种矩阵表示方法,其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值,通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。热力图非常适...

收藏 | Numpy详细教程

NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 Numpy基础 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。 例如,在3D空间一个点的坐标[1, 2, 3]是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴。那个轴长度为3.又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度).第一个维度长度为2,第二个维度长度为3. [[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]] NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意num...

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