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数据分析1480

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【所见即所得】数据分析最有用的25个 Matplotlib图【附代码】
25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。
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2021-11-26
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Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
对于Numpy,我讲的不多,因为和Pandas相比,他距离日常的数据处理更“远”一些。
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2021-07-12
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太强了,用 Matplotlib+Imageio 制作动画!
主要是使用到Matplotlib+imageio,其中Matplotlib就有一个Animation类,可以生成动图GIF,不过使用起来学习成本较高,还是有一定难度的。
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2021-06-08
1.3K0
只需一行代码,就能导入所有的Python库?
GitHub地址:https://github.com/8080labs/pyforest
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2021-05-07
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100道测试题,带你玩转Numpy模块!
Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一。以下为入门Numpy的100题小练习,原为github上的开源项目,由和鲸社区的小科翻译并整理(保留了部分原文作为参考)。受限于篇幅,小编在这里只提供了部分题目的运行结果。友情提示:代码虽好,自己动手才算学到。
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2020-02-19
1.4K0
【Python可视化6】Seaborn之heatmap热力图
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。
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2020-01-23
4.1K0
Python轻松实现统计学中重要的相关性分析
在我们的工作中,会有一个这样的场景,有若干数据罗列在我们的面前,这组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
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2020-01-17
1.9K0
【Python可视化5】Seaborn之线性回归
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
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2019-12-24
1.3K0
Python数据分析与挖掘的常用工具
提供真正的数组,相比Python内置列表来说速度更快,NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库,内置函数处理数据速度是C语言级别的,因此使用中应尽量使用内置函数。
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2019-12-19
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Matplotlib绘制的27个常用图(附对应代码实现,牛!)
https://nbviewer.jupyter.org/github/matplotlib/AnatomyOfMatplotlib/blob/master/AnatomyOfMatplotlib-Part2-Plotting_Methods_Overview.ipynb
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2019-12-05
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Pandas数据结构之DataFrame常见操作
DataFrame 就像带索引的 Series 字典,提取、设置、删除列的操作与字典类似:
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2019-12-04
1.4K0
5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
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2019-11-19
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最有用的25个 Matplotlib图(含Python代码模板)
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。
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2019-11-18
3.7K0
Pandas中文官档~基础用法6
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
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2019-11-15
4.2K0
2019必学的10大顶级Python库!
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员,大家每天都要用到 python。在本文中,我们将讨论一些 python 中的顶级库,开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据,并进行机器学习研究。
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2019-11-15
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Pandas中文官档~基础用法2
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数,其输出结果比原始数据集小;此外,还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数,如, ndarray.{sum,std,…},但这里的 axis 可以用名称或整数指定:
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2019-10-31
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Pandas中文官档 ~ 基础用法1
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。
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2019-10-28
2.8K0
炒鸡简单,带你快速撸一遍Numpy代码!
NumPy 是 Numerical Python 的简称,它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库,使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网(http://www.numpy.org/)查看。
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2019-09-26
1.5K0
清晰易懂的Numpy入门教程
Numpy是python语言中最基础和最强大的科学计算和数据处理的工具包,如数据分析工具pandas也是基于numpy构建的,机器学习包scikit-learn也大量使用了numpy方法。本文介绍了Numpy的n维数组在数据处理和分析的所有核心应用。
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2019-09-17
1.6K0
高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。
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2019-09-17
2.4K0
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