学习笔记(32):零基础搞定Python数据分析与挖掘-离散型数据的可视化（二）

最新推荐文章于 2024-07-09 17:33:15 发布
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#数据处理 #数据管理 #RFM模型 #线性回归案例 #其他

本文详细介绍了如何使用Python的matplotlib库中的plt.bar和plt.barh函数来绘制条形图和横向条形图，包括参数说明和示例代码，适合初学者快速上手。
Python数据分析与挖掘实战总结
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【Python数据分析与可视化】期末复习笔记整理（不挂科）
风口IT猪的成长录
12-13 8213
【Python数据分析与可视化】期末复习笔记3. NumPy数值计算基础忘了的函数ndarray 对象属性和数据转换4. Pandas统计分析 3. NumPy数值计算基础 忘了的函数 linspace(start, end, count)：创建等差数列 logspace(start, end, count)：创建等比数列 diag：创建对角矩阵，即对角线元素为0或指定值，其他元素为0 eye：创建一个对角线位置为1，其他位置全为0的矩阵 sort：axis=1，沿横轴排序，axis=0，沿着纵轴排序.
第一十章：Python数据可视化-离散型数据的可视化（一）
weixin_43597208的博客
05-20 1368
直接学习：https://edu.youkuaiyun.com/course/play/6861/326789 离散型数据的可视化（一） 饼图的绘制： pie(x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None,pctdistance=0.6,labeldistance=1.1) x:指定绘图的数据 explode:指定饼图部分的突出显示，即呈现爆炸式 labels：为饼图添加标签说明，类似于图例说明 colors：指定饼图的填充色 autopct：自动添加百分比显示
离散数据可视化
08-24 321
n=0:16; y=1./((n-2).^2+1)+1./((n-9^.2+4))+5; #.运算 进行矩阵运算 plot(n,y,'mh','markersize',15) # m是品红色，h是 六角形，15是 六角形的大小 axis([0 17 5 6.2]) # 设置坐标轴的范围 grid on ...
python描述性统计离散型变量_数据的描述性统计-python实现
weixin_40001924的博客
12-10 517
Python数据分析基础Series是个定长的字典序列，有两个基本属性：index和valueimport pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame复制代码x1 = Series([1,2,3,4])x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])print(x1)print(x2...
利用python对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理
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对数据预处理是进行数据分析的基础环节，数据预处理质量的高低往往能够对实验结果产生很大的影响，现在UCI上的人口调查收入数据集为例，演示如何使用python对该数据集进行预处理。该数据集中每个样本同时包含离散型特征和连续型特征。在进行预处理之前，将原数据集中的训练集部分和测试集部分合并，剔除了包含空值的样本后剩余45222个样本，将标签“>50K”记为1，“<=50K”记为0，并剔除了与...
离散度计算公式 python_python数据分析数据标准化及离散化详解
weixin_39770416的博客
11-25 827
本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容，供大家参考，具体内容如下标准化1、离差标准化是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。基本公式为： x'=（x-min）/（max-min）代码： #！／user/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#author:M10import num...
python数据分析与挖掘实战 之笔记2
灿灿的博客
12-30 1602
《python数据分析与挖掘实战》学习笔记2 经过前面章节的分析，即对数据进行探索和预处理，得到了处理后的数据。根据所得到的数据建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、和偏差检测等模型，提取数据中蕴含的有价值的信息。下面就将对这部分知识做大致的介绍。 1、分类与预测 1.1 回归分析 本小节只对二分类Logistic回归模型的相关原理进行介绍： （1）该模型的因变量只有0-1两个取值，...
python数据挖掘学习笔记——KMeans聚类分析
最新发布
lijij的博客
07-09 2164
k均值聚类python实现以及基本原理，仅供个人学习笔记使用
:books: 计算机科学学习笔记-python
06-18
这份"计算机科学学习笔记-Python"涵盖了从基础到进阶的Python知识，特别是针对数据分析的实践应用，无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益匪浅。通过阅读和实践这些笔记，你将能够系统地掌握Python...
学习笔记(42):零基础搞定Python数据分析与挖掘-离散型数据的可视化（一）
浪子建的博客
04-21 793
新课上新，原价199，早鸟价仅需99元！ 60讲+源码+5门300元课程+讲师社群1V1答疑+社群闭门分享会=99元 【超实用课程内容】 本课程将从实际业务出发，基于Python3落地工作中经常碰到的分析与挖掘方法。 内容涉及Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘；使用到的技术包含Python3中的nu...
三种方法实现数据离散化-python实现
weixin_45485072的博客
04-06 4636
#-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd datafile = '../data/discretization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(datafile) #读取数据 data = data[u'肝气郁结证型系数'].copy() k = 4 d1 = pd.cut(data, k, labels = range(k)) #等宽离散化，各个类比可以命名为0,1,2,3 #等频率离散化 w..
第一十章：Python数据可视化-离散型数据的可视化（二）
weixin_43597208的博客
05-20 1017
直接学习：https://edu.youkuaiyun.com/course/play/6861/371101 离散型数据的可视化（二） 1、条形图的绘制 bar(x,height,width=0.8,bottom=None,color=None,edgecolor=None,tick_label=None,label=None) x:传递数值序列，指定条形图中x轴上的刻度值 height:传递数值序列，指定条形图中y轴的高度 width:指定条形图的宽度，默认为0.8 bottom:用于绘制堆叠条形图 color:指
python数据分析利器——数据离散化
imrush2019的博客
09-04 1106
python数据分析利器——数据离散化 1.离散化的意义：将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。 2.离散化的原因 :决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行,减低抗噪声能力。决策树分裂节点的时候会分的很细，这时候离散化优势就体现出来了。 3.离散化的方法，等宽离散法，等频离散法，聚类离散法，二值化，卡方，分位数法。 ...
学习笔记(27):零基础搞定Python数据分析与挖掘-冗余值、异常值和缺失值的处理（一）...
winmsc的博客
04-23 281
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学习笔记(18):零基础搞定Python数据分析与挖掘-爬虫案例1--红牛公司信息（二）...
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04-23 280
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学习笔记(26):零基础搞定Python数据分析与挖掘-数据子集的筛选
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学习笔记(17):零基础搞定Python数据分析与挖掘-爬虫案例1--红牛公司信息（一）...
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Python数据分析与挖掘实战（第2版）：实践经验分享
### Python数据分析与挖掘基础知识 #### 环境搭建与基础配置 在开始数据处理之前，需要确保Python环境已经搭建好。推荐使用Anaconda发行版，因为它自带了大量用于数据分析的库，比如NumPy、pandas、matplotlib等。...
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