python数据分析——可视化Matplotlib（一）

最新推荐文章于 2024-06-06 22:08:23 发布
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分类专栏： python数据分析
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1、可视化场景
文本可视化
时序数据可视化
高维数据可视化
机器学习相关可视化
（社交网络）图可视化
科学可视化
交互

【Python数据分析与可视化】Matplotlib数据可视化（实训四）
风口IT猪的成长录
12-06 3426
全球星巴克门店数据分析 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 %matplotlib inline starbucks
Python数据分析之可视化一matplotlib(常用方法)
siyuchen的博客
02-28 1279
data = sns.load_dataset("iris") data.head() # 萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度，种类# your code %matplotlib inline import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pddata....
matplotlib笔记四：绘制鸢尾花数据散点图
noob9527的博客
10-21 1808
【代码】matplotlib笔记四：绘制鸢尾花数据散点图。
高维数据可视化
DMU_lzq1996的博客
11-09 1889
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('iris.csv') data.head() Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Specie...
高维特征降维可视化方法
Loy Fan
02-07 1767
高维特征降维可视化方法
基于matplotlib对iris数据集进行数据分析
cheerful的博客
04-21 1689
iris介绍 iris数据集也称鸢尾花数据集。包括150个数据样本，分为三类，每类五十个数据，每个数据具有四个属性，可通过四个属性预测鸢尾花属于哪一类。 用到的python库 matplotlib、pandas、sklearn、seaborn /这里因为我没有下载iris数据集，所以从sklearn里面导入，如果有数据集则用pandas.read_csv打开即可。/ 有了数据集以后就直...
t-SNE高维数据可视化（python）
haoji007的博客
07-07 4万+
t-SNE实践——sklearn教程 t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。 关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。 代码见下面例一 TSNE的参数 函数参数表： parameters 描述 n_components...
Python数据分析（工业互联网数据分析）——Matplotlib数据可视化
最新发布
2301_80926367的博客
06-06 779
Matplotlib数据可视化
python数据分析————matplotlib数据可视化
flandreflor的博客
02-12 812
matplotlib
Python数据分析——认识matplotlib
nanfeng101的博客
12-24 1163
在python中没法像excel一样通过简单的操作实现数据可视化。但是我们仍然有必要学习python的数据可视化方法，原因有二：第一，为了在享受python数据分析的优点的同时进行数据可视化工作。第二，python可以绘制一些比较复杂的图形。众所周知，Python绘图库有很多，各有特点，而Maplotlib是最基础的Python可视化库。Matplotlib是一个用于Python编程语言的绘图库，它可以用于创建各种静态、动态、交互式的可视化图表，能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。
python数据分析可视化-期末大作业-从获取到实现
07-05
总的来说，这篇期末大作业提供了从数据抓取到数据可视化的完整流程，对于想要入门Python数据分析的初学者来说是一份很好的学习资源。通过实际操作，学习者可以逐步熟悉Python的pandas和matplotlib库，提升数据处理和...
python科学计算——数据可视化(Matplotlib)
南极企鹅
12-16 9014
写在前面Matplotlib提供了大量实现数据可视化功能的模块，采用面向对象进行封装，在编写大型应用时通过面向对象方式将更加有效，这里只是对matplotlib的一些简单功能进行总结，需要更高级别的应用时，请多参考官方说明。pyplot绘图模块matplotlib的 pyplot模块提供了与Matlab类似的绘图闲数调用接口，方便用户快速绘制二维图表。先看一个比较简单的例子，绘制正弦和余弦函数图像。
matplotlib绘图基础
老胡的笔记
03-27 2776
记录matplotlib的基本操作学习笔记，需要时可以直接拷贝。 1. 绘制曲线 用numpy的linspace() 函数获取一组数据x，用numpy的cos和sin函数获得y值，然后用matplotlib.pyplot画图。可以使用rcParams设置参数。 # -*- coding:utf8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot
Python数据分析项目实例3：使用matplotlib散点图分析鸢尾花(Iris)数据集
简时刻的博客
08-06 9008
1.导入相关库和数据集 2. 散点图绘制 3. 数据处理 4. 不同类型鸢尾花散点图绘制
流形学习-高维数据的降维与可视化
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wepon的专栏
05-22 4万+
1.流形学习的概念流形学习方法(Manifold Learning)，简称流形学习，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上，流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。
Python matplotlib 练习题
czl389的专栏
08-08 1万+
matplotlib —— 课后练✋%matplotlib inline import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd 练习1：航班乘客变化分析 分析年度乘客总量变化情况（折线图） 分析乘客在一年中各月
鸢尾花数据可视化——基于matplotlib
LuLuYao9494的博客
08-16 7595
import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from matplotlib图形调配.图像基础属性 import Solve_Chinese,Set_label import seaborn as sns # 读取数据 data = ...
数据可视化matplotlib(03) 绘制决策树
Bob Liu的程序人生
11-17 3330
决策树的主要优点是直观易于理解，如果不能将其直观的显示出来，就无法发挥其优势。本文将使用matplotlib来绘制树形图，并讲解具体的代码实现。
Python高级数据处理与可视化（二）---Matplotlib绘图基础
tonybao912的博客
02-23 4368
Matplotlib绘图基础Matplotlib绘图基础 最著名Python绘图库主要用于二维绘图 心形图 折线散点柱状图 实例1 实例2 定义列表 代码块最著名Python绘图库，主要用于二维绘图 画图质量高 方便快捷的绘图模块 绘图API—–pyplot模块 工作方式类似Matlab 集成库—–pylab模块（包含NumPy和pyplot中的常用函数） 偏重快
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