Python 的科学计算和数据分析： 解释什么是 Jupyter Notebook？
代码解决方案：在 Python 中，可以使用 numpy 和 matplotlib 库来进行科学计算和数据分析。其中，matplotlib是一个用于绘制图形的库，而 numpy 则是一个用于进行数值计算的库。Jupyter Notebook 是一个交互式的编程环境，它允许用户在一个文档中编写和运行代...
【数据分析与可视化】SKlearn主要功能和模块概述（图文解释 简单易懂）
一、SKlearn简介Scikit-learn是一组简单有效的工具集，依赖于Python的NumPy，SciPy和matplotlib库。它提供了估计机器学习统计模型的功能，包括回归、分类和聚集模型，以及数据处理、数据降维和模型选择等功能，如表11-1所示表11-1 Scikit-learn常用功能...
【数据分析与可视化】时间序列重采样、降采样、升采样及平稳性检验详解（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、重采样、降采样、升采样重采样是时间序列频率转换的过程,Pandas中的resample函数用于各种频率的转换工作，高频率聚合到低频率称为降采样，而低频率转换为高频率为升采样1：重采样 resample方法的参数与说明见下表将间隔为天的频率转换为...
【数据分析与可视化】时间序列中日期范围、频率、移位、时期的讲解（图文解释 超详细）
需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Pandas的通用时间序列是不规则的，即时间序列的频率是不固定的。然而经常有需要处理固定频率的场景，如每天、每月等因此，Pandas还提供了一整套标准的时间序列频率和工具用于重新采样、推断频率及生成固定频率的数据范围1 日期范围Pandas的通用时...
【数据分析与可视化】时间序列基础讲解与实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在很多行业，时间序列数据是一种重要的结构化数据类型，如金融、经济、生态学、神经科学和物理学等领域。在多个时间点观测或测量的数据形成了时间序列一、日期和时间数据类型1 datetime构造 Python标准库中包含了用于日期（date）、时间（t...
【数据分析与可视化】Seaborn中常用绘图模型讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1. 直方图和密度曲线图Seaborn中利用distplot( )和 kdeplot( )绘制直方图和密度曲线图，distplot( )为hist加强版，默认情况下绘制一个直方图，并嵌套一个对应的密度图例：绘制iris数据集中Petal.Width...
【数据分析与可视化】Seaborn库简介及风格设置详解（图文解释 超详细）
需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、Seaborn简介Matplotlib绘图基本模仿MATLAB绘图库，其绘图风格和MATLAB类似。由于MATLAB绘图风格偏古典，因此，Python开源社区开发了Seaborn绘图模块，对Matplotlib进行封装，绘图效果更符合现代人的审...
【数据分析与可视化】Matplotlib中十大绘图模型的讲解及实现（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1：折线图折线图（line chart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。可以看作是将散点图，按照x轴坐标顺序连接起来的图形折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。同时还可...
【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战（图文解释 附源码）
需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~设置pyplot的动态rc参数pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数在pyplot中几乎所有的默认属性都是可以控制的，例如视图窗口大小以及每英寸点数、线条宽度、颜色和样式、坐标轴、坐标和网格属性、文本、字体...
【数据分析与可视化】Matplotlib绘图基础语法讲解（图文解释 超详细）
需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据可视化简介对数据的分析离不开数据的可视化。传统的数据可视化起源于统计图形学，与信息图形、视觉设计等现代技术密切相关，其表现形式通常在二维空间。与之相比，大数据可视化往往更关注抽象高维的数据，空间属性较弱，与所针对的数据类型密切相关（1）时空...
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