Python机器学习实战：数据可视化的艺术 Matplotlib & Seaborn 应用

AI天才研究院

于 2024-06-02 01:42:18 发布

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分类专栏： AI Agent 应用开发计算 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构文章标签：计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

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本文介绍了Python中用于机器学习数据可视化的Matplotlib和Seaborn库，阐述了它们的核心概念、算法原理，并通过线性回归、核密度估计和层次聚类等实例展示了其在数据分析中的应用。同时，文中还提到了这两个库在商业智能、科学研究、金融分析等多个领域的实际应用。

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Python机器学习实战：数据可视化的艺术 - Matplotlib & Seaborn 应用

1.背景介绍

在当今数据时代,数据可视化已经成为一项关键技能。无论是探索性数据分析、模型评估还是结果呈现,有效的数据可视化都能帮助我们更好地理解数据,发现隐藏的模式和趋势,并将发现以清晰、吸引人的方式传达给他人。Python作为领先的数据科学语言,拥有强大的可视化库,其中Matplotlib和Seaborn是两个广为人知的库。

1.1 Matplotlib简介

Matplotlib是Python中一个低级别的绘图库,提供了广泛的绘图功能,包括线形图、散点图、柱状图、直方图、等高线图、3D图形等。它高度可定制,并且与Python的科学计算生态系统(如NumPy、SciPy和Pandas)紧密集成。Matplotlib被广泛应用于各种领域,包括科学出版、金融分析、信号处理等。