python pandas 宝可梦数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-06-21 09:58:58 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 数据分析 信息可视化 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129721566
本文提供了一次使用Python Pandas进行宝可梦数据分析和可视化的实战项目，包括完整的代码和数据资源。项目视频演示链接在内，可以直接运行代码查看结果。
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阿里天池：Task 04：Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（第4部分）
我就吃一口的BLOG
09-11 1000
阿里天池：Task 04：Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（第4部分） 学习内容：从函数到高级魔法方法 Python训练营内容： 题目及内容介绍部分 宝可梦数据分析-平民最强宝可梦选择方案 数据时代的到来刷新了人们探索未知的方式，从基础能源建设到航天航空工程。在关都地区真新镇大木研究所一直孜孜不倦对精灵宝可梦进行研究的大木博士也不例外，在剧中我们就常常可以看到大木博士制作的精灵图鉴一直在给探险家们提供宝可梦的简单分析，包括宝可梦的身高，体重，特性等等。但是作为从小就向往前往大木博
python数据分析实战之宝可梦数据分析
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09-15 742
学习介绍： 经过python基础的学习，利用一个数据分析实战，实现数据分析。 学习内容目录： 1、 数据读入 2、处理 3、 排序 4、 相关性 学习内容： 提示：这里可以添加计划学习的时间 例如： 1、 周一至周五晚上 7 点—晚上9点 2、 周六上午 9 点-上午 11 点 3、 周日下午 3 点-下午 6 点 学习总结： 一、数据集下载 !wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/
宝可梦数据分析
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09-15 3671
pokemon_analysis一、分析背景二、分析步骤三、其他分析特别说明 一、分析背景 宝可梦数据分析-平民最强宝可梦选择方案 二、分析步骤 下载数据集 数据预处理 数据分析及数据可视化 结论 阿里云 导入库 #导入库 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 读取数据、查看前5行 #读取数据 df = pd.read_csv("pokemon.csv") #查看前5行 df.head()
数据可视化课程设计.docx
06-13
数据可视化课程设计全文共6页，当前为第1页。数据可视化课程设计全文共6页，当前为第1页。数据可视化课程设计 数据可视化课程设计全文共6页，当前为第1页。 数据可视化课程设计全文共6页，当前为第1页。 数据可视化课程设计 一、课程背景 随着信息技术的不断发展，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，对于数据的理解和分析需要专业的知识和技能。数据可视化就是将数据以图形化或者图像化的方式呈现出来，让人们更好地理解和分析数据。因此，本课程旨在通过教授数据可视化相关知识和技能，帮助学生更好地理解和应用数据。 二、教学目标 1. 理解什么是数据可视化及其作用； 2. 掌握常见的数据可视化工具和技术； 3. 能够使用Python语言进行基础的数据处理和可视化； 4. 能够运用所学知识进行实际案例分析，并呈现出清晰有效的图表。 三、教学内容 1. 数据可视化概述 数据可视化课程设计全文共6页，当前为第2页。数据可视化课程设计全文共6页，当前为第2页。 1.1 什么是数据可视化 1.2 数据可视化的作用 1.3 常见的数据可视化类型 2. 数据处理基础 2.1 数据清洗 2.2 数据转换 2.3
宝可梦数据分析-数据集
03-16
数据时代的到来刷新了人们探索未知的方式，从基础能源建设到航天航空工程。在关都地区真新镇大木研究所一直孜孜不倦对精灵宝可梦进行研究的大木博士也不例外，在剧中我们就常常可以看到大木博士制作的精灵图鉴一直在给探险家们提供宝可梦的简单分析，包括宝可梦的身高，体重，特性等等。但是作为从小就向往前往大木博士研究所成为宝可梦联盟最强训练师/宝可梦研究大师的我，仅仅是分析单个宝可梦的数据远远满足不了我的需求 pokemon.csv
Python4学习笔记--宝可梦数据分析
qq_50729588的博客
10-23 605
运用数据分析的方式来了解宝可梦这种神奇的生物 首先进行数据集下载 # 数据集下载 !wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon.csv 数据集下载完成后我们就要import我们最常用的三大件：Pandas, Seaborn, Matplotlib, 并且读取数据 import pandas as pd import seaborn as sns import mat
# python 数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.rar
03-22
3. python pandas 宝可梦数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，包含了使用Pandas库对宝可梦数据进行处理和可视化的代码和步骤，学习者可以跟随这些代码了解数据分析的...
Python宝可梦数据分析与可视化实战课程
资源摘要信息:"本课程设计资源包提供了使用Python进行数据分析与可视化的完整实践案例。资源包中包含了与宝可梦数据集相关的多个CSV文件，以及一个Jupyter Notebook文件，其中包含了完整的代码和数据分析过程。通过...
自学python第十天之：从0完成一个宝可梦数据分析实战
进击者笔记
09-17 369
数据集：包含着从第一代到第七代共801只宝可梦的数据集。 环境：tf2.0 +anaconda 1.数据集下载 # 数据集下载 !wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon.csv 2.然后我们import我们最常用的三大件：Pandas, Seaborn, Matplotlib, 并且读取数据 首先我们观察一下数据的尺寸，可以通过df.s...
宝可梦数据集分析及预测
weixin_43908947的博客
04-02 7130
摘要 本文利用基于 Python 平台的Numpy、Pandas、Matplotlib 以及机器学习算法库 scikit-learn，提供的有监督学习的机械学习算法 KNeighborsClassifier 分析模型，对1013只精灵宝可梦的数据集进行分析预测，通过对数据集的抽取，清洗，转换和 KNeighborsClassifie 模型的训练，最终将预测宝可梦是否属于 传奇宝可梦、神话宝可梦、超进化宝可梦三类。并通过搜索最优测试集占比，搜索最优超参数 k，
课程设计数据可视化大屏，数据报表设计器项目源码.zip
06-17
数据可视化大屏，数据报表设计器项目源码 大屏设计器功能如下： 布局和自动缩放 组件拖拽和旋转 组件缩放 拖拽参考线和吸附 组件标尺 支持图表 图表组件 散点图 折线图 折线面积图 柱状图 象形柱状图 地图 饼图 雷达图 漏斗图 场景 预警点滴 其他 轮播列表 数字翻牌器 标题文本 计数器 进度条
数据可视化课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码.zip
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数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码。数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码数据可视化大屏课程设计大作业echarts特种设备综合监管数据可视化大屏源码
大数据技术与可视化实现课程计划.doc
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大数据技术与可视化实现课程计划，包含详细内容，适合高校使用
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数据可视化课程设计——北京新发地官网数据分析与可视化展示【内容在jupyter notebook里面展示】包含数据爬取与可视化分析详解，数据可视化的图包括直方图，散点图，漏斗图，产地路线图，节点图，玫瑰图，饼图，箱线图，折线图，词云，分组关系图，多面板图，直方图与密度图的集合
【宝可梦数据分析–数据相关性分析及可视化】
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#数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1U0XDJmi_lYI84UkPHgpDfA #提取码：1234 #导入相关库并打开CSV文件 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns Bao = pd.read_csv("D:/天池竞赛/精灵宝可梦数据集分析/pokemon0820.csv") #对数据进行空值检测 print(Bao.isnull().sum(axis=0).
数据可视化课程设计/大作业---哔哩哔哩动漫数据可视化
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在本次数据分析与可视化过程中，我对动漫数据进行了全面的预处理和可视化分析，得出了以下结论： ·动漫产出地区分布：通过饼状图和世界地图展示了动漫产出地区的分布比例，发现日本占据绝大部分，约95.4%，而美国和英国紧随其后。 ·番剧评分情况：通过密度分布图和直方图分析了番剧评分情况，发现大多数番剧评分集中在高分区间，整体质量较高，部分番剧评分甚至能够达到9.9。 ·番剧数量和追番人数趋势：通过折线图展示了不同年份下的番剧数量和追番人数的变化趋势，发现番剧数量和追番人数从1990年开始呈现类指数增长趋势，
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Python数据可视化实战期末课程设计——各科目考试成绩可视化项目
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1、训练要点（1）掌握使用seaborn库或者matplotlib库进行数据可视化的方法（2）掌握撰写可视化分析报告的方法2、需求说明在现实生活中，学生的成绩与表现往往受制于多方面的因素。在教学研究中，除去对各科目考试结果本身的分析外，如果能够深入地对学生其他信息（如对学生家庭背景、性别、饮食、课前准备等影响因素）进行分析，那么老师将会进一步了解学生在考试中的表现。学生考试成绩数据集中包含8各字段，共计1000条数据，其字段信息说明如下表所示。表：学生考试成绩数据集中的字段信息说明。
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