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文章/答案/技术大牛

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蛰虫始航

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一些著名的数据科学公开数据集与数据源

https http 网络安全数据分析机器学习

一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法，方便复现效果。

2021-03-11

1.4K0

一个小巧而有特色的Python可视化库：pygal

pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。

2021-03-11

1.5K0

Python时间处理模块的常用选择：八大模块，万字长文

php 编程算法数据处理 python

时间格式是数据类型中基础也不容忽视的一类。不像整数那样大道至简也不像字符串那样包罗万象，却独有魅力，时间数据本身除了加减、比较运算外，也有下周、去年、时区等更专项的时间切换。在各类编程语言里都提供时间对象的支持，在MySQL里也有DATETIME类型。商业里的DAU、GMV、LTV也少不了时间限定和时间属性，因此数据分析时少不了对时间数据类型的处理与转换。

2020-12-30

2.4K0

博采众长穿梭时空|Maya库使用笔记

编程算法 https unix 网络安全 javascript

用time、datetime等内置库处理时区需要挺多的代码，而且写法很不优雅，Maya是一个不错的第三方时间库，在pytz、pendulum等库基础上增强了对时区的处理。

2020-12-30

1.5K0

设定基准点去时间旅行|Delorean使用笔记

unix 编程算法 python

Delorean是一个在dateutil基础上进一步拓展的Python时间库，以《回到未来》中的时间旅行车命名。Delorean目前已经发展到1.0版本[1] ，其接口更偏向面向对象的写法，时间戳使用epoch定义，时间对象可以和datetime.timedelta进行计算，Delorean默认都调为UTC时间以避免一些时区的问题，实践代码如下。

2020-12-30

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挑战Arrow，需要怎样的实力？Pendulum使用笔记

官方文档 python unix

Pendulum是一款很优秀的Python时间处理模块，其内置数据类型拓展自datetime，与datetime有着很好的兼容性。Pendulum比dateutil功能更丰富，足矣和Arrow对标。Pendulum[ˈpendʒələm]意为钟摆，很好的时间意向。Pendulum在时间解析、转换、属性获取、时区、时间序列等方面都有很好的表现，其用于时间处理的语句概览如下。

2020-12-30

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Python处理时间数据的另一种选择，在标准库之外|Arrow使用笔记

http python unix NLP 服务

Arrow是一个优秀的Python时间处理库，比起Python内置的多个日期时间库，它简化了时间类型数据的解析和输出方法，增强了时间属性的获取能力。经过多年的发展，现在其他有追求的第三方Python时间处理库基本都会对标Arrow，足矣见其影响力。目前Arrow是0.17版，其GitHub页面[1] 上有6千多Star，而且保持着活跃的更新，可见其未来会更加强大。

2020-12-30

1.2K0

D3库实践笔记之几类特定图表与布局 |可视化系列37

svg 编程算法

布局(Layout)可以看成是D3对图形元素的一种排布方式，在绘制柱状图时，是在横平竖直的直角坐标系下，确定矩形的左上角坐标，就可以画出随着高度变化的一系列柱子，以体现数据值的差异，而如果要画饼图呢，有一列数据[30,10,6]，映射到饼图的不同楔形里，是一个个手动计算角度和初始位置么？根据图形语法，只需要将坐标系变成极坐标，一系列数据很容易对应为角度。

2020-11-25

1.9K0

D3库实践笔记之图表交互 |可视化系列36

svg javascript html jquery

对于前端可视化库来说，交互效果是其基本功能，需要有优雅的效果和简洁的API才能出彩，而如果一个前端可视化工具只能生成静态图表，绝对会显得格格不入，因为在前端拥有交互功能并不复杂。与图表的交互，是指图表元素能根据用户的键盘鼠标操作做出相应的反应，例如悬停高亮、缩放、漫游、拖动节点、点击涟漪效果等等。

2020-11-25

5.2K0

大家很喜欢用的可视化神器——Pyecharts|可视化系列07

python javascript 官方文档

pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。

2020-11-16

2.2K0

手绘效果为图表添色，cutecharts带你画Q版可视图|可视化系列04

javascript python

Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。

2020-05-14

1.2K0

《使用D3设计交互式图表》简读笔记|可视化系列31

数据可视化 svg html 编程算法 javascript

本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。

2020-05-14

3.6K0

百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

数据处理编程算法线性回归 python matlab

Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化，但在展现多类数据关系时，需要较多数据处理过程，语句就变得繁琐，因此seaborn针对这类需求，基于matplotlib提供了更高层的接口，擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下：

2020-05-12

2.9K0

Matplotlib绘制动图遇到Writer问题，自己写gif保存的代码

python matlab numpy 视频处理

最近使用Matplotlib绘制动图时，在保存图片为GIF图时遇到TypeError: 'MovieWriterRegistry' object is not an iterator（或者会提示MovieWriter ffmpeg unavailable.）。

2020-05-12

1.2K0

可视化技能之Matplotlib(上)|可视化系列01

python matlab numpy

Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了，也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库，Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点，如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表（如小提琴图等）、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。

2020-04-09

1.6K0

可视化技能之Matplotlib(下)|可视化系列02

python matlab numpy

在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。

2020-04-08

1.5K0

数独的暴力回溯解法和Python GUI版

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数独起源于18世纪初瑞士数学家欧拉等人研究的拉丁方阵，20世纪70年代，经过美国及日本学者的推广和改良，定名为数独(Sudoku)，大致的意思是“独个的数字”或“只出现一次的数字”。

2019-12-12

1.4K0

折腾Windows to Go小记

存储 go https 网络安全 windows

说得通俗一点就是把 Windows 系统集成到U盘等便携设备上，且能在不同的电脑硬件上直接运行。无论走到天涯海角，都可以在任何一台符合基本条件的电脑上，使用U盘里安装的系统。这个系统是包含了安装的各种软件和个性化设置的Windows系统。大家配置Windows to go（简称WTG）的原因主要有：

2019-12-12

3.4K0

编程实现一个有GUI的24点游戏

gui https 网络安全打包 python

24点是指从去除大小王后的52张扑克牌中任取 4 张，通过「加、减、乘、除」四则运算得到 24。是一个历史悠久的趣味小游戏。

2019-12-12

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Python数据分析基础之关联分析FP_growth

编程算法数据结构

上篇文章我们了解了关联分析的基本概念和应用场景，以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法，通过具体代码实现了一个Apriori算法，在上一篇文章的最后提到Apriori算法的效率并不高，因此本文就深入一个优化了的关联规则算法FP-growth。

2019-10-11

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