Python数据科学Jupyter-Matplotlib-Numpy-Keras-Pandas速查

最新推荐文章于 2024-02-12 06:00:00 发布
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#深度学习 #python #数据

本文为新手机器学习工程师提供了六个必备的速查表，涵盖了Jupyter、Matplotlib、NumPy、Keras、Pandas等核心工具和技术的关键知识点，帮助快速掌握并应用到实际工作中。

Jupyter

Matplotlib


Numpy


Keras


Pandas



转载地址：https://medium.com/towards-data-science/top-6-cheat-sheets-novice-machine-engineers-need-5ea43d1be3de

Python的Matplotlib简易教程（速查详细版）——非常全，目录清晰，建议收藏
汪雯琦的博客
02-26 6933
文章目录学完本文，您会收获些什么？一、Matplotlib之HelloWorld学完本节，您会收获些什么？1 什么是Matplotlib2 为什么要学习Matplotlib3 实现一个简单的Matplotlib画图4 认识Matplotlib图像结构(拓展，了解)5 Matplotlib三层结构(拓展，了解)5.1 容器层5.2 辅助显示层5.3 图像层6 小结二、折线图(plot)与基础绘图功能...
数据分析-Jupyter,Matplotlib介绍-Matplotlib绘制图形
QiuBeiXianSeng的博客
08-15 2819
数据分析 Jupyter介绍 Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。 Jupyter Notebook的主要特点 ① 编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。 ② 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。 ③ 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括：HTML，LaTeX，PNG，SVG等。 ④ 对代码编写说明
Python-Jupyter的Matplotlib交互图表扩展
08-11
Jupyter的Matplotlib交互图表扩展
jupyter入门之Matplotlib
宅神的博客
06-19 1万+
jupyter入门之Matplotlib 一. Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 轴标签 axisLabel 水平和垂直的轴标签 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域（坐标系） axes 实际绘图的区域...
jupyter中使用matplotlib
热门推荐
kepengs的博客
11-14 1万+
小试牛刀 matplotlib可能是Python 2D绘图领域使用最广泛的库了。它能够让使用者轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。同时，它几乎能够对图进行所有你能够想到的细节的修饰。 我们先来看看一个小例子： In [1]: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图包 labels = 'frog', '...
Python数据科学库简介：NumPy、Pandas与Matplotlib应用
综上所述，这套课程通过系统讲解Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciPy、Scikit-learn、StatsModels、TensorFlow和Keras等关键库，全面覆盖了从数据读取、清洗、分析、可视化到建模预测的全流程。即便标题提及...
Python数据科学库简介：NumPy、Pandas与可视化工具
根据描述内容，这些关键库主要包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciPy、Scikit-learn、StatsModels、TensorFlow和Keras，它们各自承担不同的职责，协同完成从数据预处理到建模分析再到结果可视化的全流程...
Python数据科学速查表.zip
最新发布
11-24
一、Python基础系列Python数据科学速查表 - Python基础 Python数据科学速查表-数据导入 Python数据科学速查表 - Jupyter Notebook 二、数据处理系列（Numpy、Pandas 及 SciPy）Python数据科学速查表 - Numpy 基础 ...
Jupyter Notebook %matplotlib魔法命令
Junkman
06-17 4856
Reference 在Jupyter Notebook中，使用matplotlib.pyplot绘图时，为了在需要显示图像的时候，不需要每次都调用plt.show()命令，通常使用魔法命令 在Jupyter Notebok中使用matplotlib.pyplot绘图共有三种模式： （1）%matplotlib inline：默认模式，静态，非交互式 （2）%matplotlib auto：在这个模式下会弹出一个单独的绘图窗口 （3）%matplotlib notebook：和inline模式类似，只不过图像
Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf
09-15
Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf
【jupyter-notebook之可视化学习-matplotlib（一）】
weixin_54234020的博客
07-15 875
提示使用anaconda的**jupyter-notebook**，**不用自行安装matplotlib库**随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习pathon的基础学习内容。`以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了matplotlib的使用，源码httpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...
3、Jupyter Notebook，Matplotlib的使用
ancientear的博客
01-27 2533
目录1 Jupyter Notebook使用1.1 界面启动，创建文件1.1.1 界面启动1.1.2 新建notebook文档2 Matplotlib使用2.1 实现一个简单的Matplotlib画图2.2 Matplotlib三层结构2.2.1 容器层2.2.2 辅助显示层2.2.3 图像层2.3 设置画布属性与图片保存2.4 完善原始折线图案例1：显示温度变化状况添加自定义x，y刻度matplotlib图例中文乱码 1 Jupyter Notebook使用 三种语言拼起来的，Julia,Python,R
Numpy 速查表
feizai1208917009的博客
02-12 692
政安晨：在Jupyter中【示例演绎】Matplotlib的官方指南（一）{Pyplot tutorial}
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
02-12 2276
Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化效果。它提供了一种方便的方式来可视化数据，并支持多种图表类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。 Matplotlib可以与NumPy一起使用，用于处理和可视化大规模的数据。它还可以与其他Python库如Pandas和SciPy结合使用，以更方便地处理和展示数据。
jupyter lab用matplotlib画图实现交互展示
weixin_42642296的博客
04-19 1万+
先看一下原来正常的时候是什么样子的，在jupyterlab中，这个图片只能通过代码缩放 基至是保存， 若想保存这张图，也只能通过右键创建新视图后才能保存下来 那么问题来了，我们想要和这张图片交互，应该怎么办呢 1.方法 1 只需要在代码中加入一行%matplotlib qt5，像下面这样，但是前提是你需要安装qt5这个库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib qt5 a = np.random.randn(2,3)
python Jupyter程序之Matplotlib数据可视化
有勇气的牛排博客
10-20 2209
案例二：画出谋城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在15度~18度。可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。案例一：展示上海一周的天气，比如从星期一到星期日的天气温度如下。cell: 一对Out会话被视作一个代码单元，称为cell。二、为什么要学习 Matplotlib。一、什么是 Matplolib。
Numpy速查手册
AngelLover2017的博客
08-09 386
Numpy数组创建方式速查 接口 参数 描述 np.array np.array(object, dtype,ndmin) 从列表中创建ndarray np.arange np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype) 创建等差一维数组 np.linspace np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep=False,dtype=None) 创建等差一维数组，接收元素数量作为参数 np.logspa
Jupyter notebook与Matplotlib快速使用指南
Yasin的博客
10-23 3982
Jupyter Notebook基础 Jupyter Notebook服务启动与停止 打开工作目录，按住shift键的同时点击鼠标右键，选择‘在此处打开命令行’；在命令行中键入命令jupyter notebook，之后服务就会启动，并在电脑默认浏览器里打开首页并显示当前工作目录的文件 在命令提示符窗口使用Control-C停止服务，双击则跳过确认 Jupyter Notebook常用快捷键 ...
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