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机器学习与统计学

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50个常用的 Numpy 函数详解
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
统计学家
2024-01-29
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为了这个GIF,我专门建了一个网站
我已经用streamlit+bar_chart_race实现了,然后白嫖了heroku的服务器,大家通过下面的网址上传csv格式的表格就可以轻松制作条形竞赛图,生成的视频可以保存本地。
统计学家
2021-12-27
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​分享16个Matplotlib 绘图实用小技巧!
matplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。
统计学家
2021-07-28
1.3K0
Numpy神秘失踪事件
前几天倒腾Python使用impala包连接hive,中间踩了N个坑。其中最有趣的,也最值得记录一下的当属numpy的这个。这里老胡分享一下解决问题的过程,希望大家看后有所收获。
统计学家
2021-01-05
5300
40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
统计学家
2020-09-22
10.1K0
推荐一款科研必备的Python数据可视化神器——PyQtGraph
PyQtGraph是一个纯python的图形和GUI库,构建于PyQt4/PySide和numpy之上,它主要用于数学/科学/工程应用方面。
统计学家
2020-09-08
1.5K0
Matplotlib数据可视化:饼图与箱线图
pie()方法返回一个tuple,第一个元素为每个扇形对象组成的list,第二个元素为每个扇形的标签Text对象,第三个元素为每个扇形的数值标签对象,通过这三个对象,可以实现对单一扇形的设置。
统计学家
2020-06-04
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Matplotlib数据可视化:图片展示与保存
除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过imshow()方法和savefig()方法实现。
统计学家
2020-06-04
2.2K0
Matplotlib数据可视化:柱状图与直方图
matplotlib中提供了bar()和barh()两种方法画柱状图,bar()用来画垂直柱状图,barh()画水平柱状图,两者参数大同小异,如下所示:
统计学家
2020-05-25
1.9K0
一图搞定Matplotlib!
今天给大家分享一位GitHub大神制作的Matplotlib cheat sheet,直接看图⬇️
统计学家
2020-05-20
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Matplotlib数据可视化:入门及组件介绍
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多,让许多新手望而却步。
统计学家
2020-05-16
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Matplotlib数据可视化:三大容器对象与常用设置
上一篇说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型。容器型元素包括三种:figure、axes、axis。一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控。 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置。
统计学家
2020-05-16
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Python数据分析之pandas基本数据结构
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
统计学家
2019-12-23
1.2K0
Python数据分析之numpy数组全解析
numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型、多维数据上执行数值计算。
统计学家
2019-12-23
1.3K0
TensorFlow2.0(1):基本数据结构——张量
TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评!
统计学家
2019-12-23
1.3K0
AI基础:Numpy简易入门
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA 用其处理一些本来使用 C++,Fortran 或 Matlab 等所做的任务。
统计学家
2019-12-05
5920
5个优雅的Numpy函数助你走出困境
本文转自『机器之心编译』(almosthuman2014) 在 reshape 函数中使用参数-1
统计学家
2019-11-12
6410
数据分析最有用的25个 Matplotlib图
50个Matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。
统计学家
2019-11-11
1.1K0
手把手教你Python实现30 个主流机器学习算法
今天向大家推荐普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源的项目:用 NumPy 手写所有主流 ML 模型,看了一下,代码可读性极强。
统计学家
2019-09-17
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安利!这是我见过最好的NumPy图解教程
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
统计学家
2019-08-09
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