数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—常用视图（1）（九）
3.数据可视化进阶3.1 常用视图3.1.1 折线图import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.random.randint(0, 10, size = 15) # 一图多线 plt.figure(figsize = (9, 6...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—常用视图（2）（十）
3.1.3 极坐标图3.1.3.1 线性极坐标🚩对于极坐标，我们先来绘制一个普通的直角坐标系下的直线import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 200) y = np.linspa...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—常用视图（3）（十一）
3.1.5 箱形图import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 正态分布 data = np.random.normal(size = (500, 4)) lables = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 用Matplotli...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—常用视图（4）（十二）
3.1.8 热力图import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 标签 vegetables = ["cucumber", "tomato", "lettuce", "asparagus", "potato...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶（十三）
3.2 3D图形3.2.1 三维折线图🚩创建一个三维空间有两种方法：方法一：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 3D引擎 plt.rc...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—Seaborn（1）（十四）
3.3 SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—Seaborn（2）（十五）
3.3.2 各种图形绘制首先我们需要下载几个csv 文件：链接: https://pan.baidu.com/s/12CkTweXPT-El4z2M93HltQ?pwd=vaks提取码: vaks下载完成之后，把该文件和我们的代码放到同一个文件夹下，这一操作我们在之前的博客中已经反复说到，这里就不再...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶—Seaborn（3）（十六）
3.3.2.5 箱式图import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style = 'ticks') tips = pd.read_csv('./tips.csv') ax = sn...
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—Matplotlib—数据可视化进阶（十七）
3.4 训练场3.4.1 数据处理加载数据，并查看相关信息：基金总数据条目，基金公司数量，基金总数量，基金总规模，查看前五条数据将基金规模小于1亿元的数据过滤掉，将基金收益没有数据的过滤掉。将基金规模和基金收益转换为浮点数，并将处理好的数据保存。首先我们需要下载一个 Excel 文件&...
Pandas使用DataFrame进行数据分析比赛进阶之路（一）
这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表，包含了60多个字段。数据集下载链接：数据集 1、DataFrame.info() 这个函数可以输出读入表格的一些具体信息。这对于加快数据预处理非常有帮助。 import pandas as pd import matplotlib.py...
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