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Python数据分析常用模块的介绍与使用

Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的绘图功能和更美观的图表样式。SciPy则是一个用于数学、科学和工程的库，提供了许多常用的算法和函数。...((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组； 使用np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵；...三、其他模块 Matplotlib/Seaborn模块 Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化模块。...Matplotlib提供了一套简洁的API，使得绘图过程变得简单和灵活。 Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库，提供了更高级别的绘图功能和更美观的图形风格。...使用Matplotlib和Seaborn可以进行多种类型的数据可视化，包括单变量和多变量的统计图形、时间序列图、分布图等。

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python数据分析——Python数据分析模块

Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的绘图功能和更美观的图表样式。SciPy则是一个用于数学、科学和工程的库，提供了许多常用的算法和函数。...在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组...； 使用np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵； 使用random方法生成随机数组。...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引。...Python提供了很多用于展示数据变化的第三方库,其中Matplotlib库、Seaborn库常与Numpy、Pandas搭配使用。

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NumPy学习笔记—(23)

下面我们使用广播将一个一维数组和一个二维数组进行加法运算： M = np.ones((3, 3)) M array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.],...上面的图形以一种极其吸引人的方式为我们展现了二维函数的分布情况。 3.比较，遮盖和布尔逻辑 本小节将介绍使用布尔遮盖（掩码）来测试和操作 NumPy 数组的知识。...这里需要使用到 Matplotlib： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set()...3.3.操作布尔数组 对于一个布尔数组，你可以进行许多有用的操作。我们继续使用上面我们创建的二维数组x来说明。...实际上代表 1： np.sum(x < 6) 8 使用sum()函数的好处是它的使用就像 NumPy 的聚合函数一样，可以沿着不同的维度进行计算（如行或列）： # 在每一行中有多少个元素小于6？

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关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样，我们也可以将二维 数组按照二维区间进行切分，来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from...seaborn画图，需要使用pandas print(height.shape) print(weight.shape) # 意思是一维数组，数组中有1000个元素 # 一维数组可以进行合并，但无法得到...) # 意思是一个二维数组，1000行2列 # (1000, 2) # 将numpy数组转换为pandas类型 pd = pd.DataFrame(data,columns=['height','weight

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-Day3.常见图形不同绘制方式

我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及...在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...#数据准备：创建一个一维随机数组 import numpy as np import random import pandas as pd a = np.random.randn(100)...小作业 1、说出Matplotlib和Seaborn库的区别。 2、总结画出五种常见图像的函数。 ?

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

注意：本文数据分析部分推荐读者使用Anaconda或PyCharm中的集成环境，它已经集成安装了所使用的数据分析扩展包，安装后可以直接调用。...1.Array用法 Array是数组，它是Numpy库中最基础的数据结构，Numpy可以很方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基础操作。一维数组常见操作代码如下所示。...同时，Numpy库最重要的一个知识点是数组的切片操作。数据分析过程中，通常会对数据集进行划分，比如将训练集和测试集分割为“80%-20%”或“70%-30%”的比例，通常采用的方法就是切片。...'> # 排序后: [0 1 2 3 5 8] 输出结果如下图所示： ---- 2.二维数组操作 Array定义二维数组如[[1,2,3],[4,5,6]]，下图表示二维数组的常见操作，定义了数组...、常用函数、掩码数组、矩阵对象、随机抽样子模块 NumPy概述 NumPy的前世今生、NumPy数组 vs Python列表、NumPy数组类型和属性、维轴秩、广播和矢量化 安装配置 创建数组 操作数组

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Day5.五种拓展图形绘制

昨天的课程中我们学习绘制五种常见的图形，今天的课程同样使用Matplotlib和Seaborn进行画图，包括箱线图，热力图，雷达图，二元变量分布和成对关系。...# 数据准备 # ⽣成0-1之间的10*4维度数据(10行，4列的数组) import numpy as np data = np.random.normal(size=(10,4)) lables =...这里使用Matplotlib进行画图，首先设置两个数组：items和scores，它们分别保存了购买因素的名称和分数。 雷达图的边框是⼀个圆形，需要计算每个坐标的角度，然后对这些数值进行设置。...因为需要计算角度，所以我们要准备angles数组；又因为需要设定统计结果的数值，所以我们要设定scores数组。并且需要在原有angles和scores数组上增加⼀位，也就是添加数组的第一个元素。...我们使用Seaborn中自带的iris鸢尾花数据集。

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Day4.五种常见图形的绘制

昨天的课程中我们了解了常用的物种图形：散点图，折线图，柱状图，直方图，饼图。今天我们一起用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及...在Seaborn中，数据格式需要转换一下，采用科学计算库Pandas中的数据格式DataFrame；对DataFrame的概念我们了解即可，下期DataScience也会推出科学计算库Numpy和Pandas...#数据准备：创建一个一维随机数组 import numpy as np import random import pandas as pd a = np.random.randn(100) x = pd.Series...03 小作业 1、说出Matplotlib和Seaborn库的区别。 2、总结画出五种常见图像的函数。

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-Day4.数据可视化拓展图形

Seaborn 画图 使用Matplotlib和Seaborn进行画图，包括 箱线图 热力图 雷达图 二元变量分布 成对关系。...# 数据准备 # ⽣成0-1之间的10*4维度数据(10行，4列的数组) import numpy as np data = np.random.normal(size=(10,4)) lables...hhh 蒙蔽了吧 改进代码和运行结果如下： 5、指定调色板 雷达图 雷达图（radar chart）是以从同一点开始的轴上表示的三个或多个变量的图表的形式，也是显示一对多关系的方法。...这里使用Matplotlib进行画图，首先设置两个数组：items和scores，它们分别保存了购买因素的名称和分数。 雷达图的边框是⼀个圆形，需要计算每个坐标的角度，然后对这些数值进行设置。...# ⽤Matplotlib画蜘蛛图 fig = plt.figure() # 创建一个空白画布对象，添加子图可以将画板分成一行一列,形成一个绘图区 ax = fig.add_subplot(111,

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数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np...plt.subplot：子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...为此，plt.subplots()是更容易使用的工具（注意subplots末尾的s）。 该函数不创建单个子图，而是在一行中创建完整的子图网格，并在 NumPy 数组中返回它们。...生成的轴域网格实例在 NumPy 数组中返回，允许使用标准数组索引表示法，方便地指定所需的轴域： # ax 是二维数组，由 [row, col] 索引 for i in range(2): for...，这是很常见的，它在 Seaborn 包中有自己的绘图 API; 详细信息请参阅“使用 Seaborn 进行可视化”。

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原创译文 | 最新顶尖数据分析师必用的15大Python库（上）

它的功能丰富，可以满足Python中n数组和矩阵的操作需求。 该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。 ? 2....SciPy包含线性代数，优化，集成和统计多个模块。SciPy Library的主要功能是建立在NumPy的基础上，因此它的数组大量使用NumPy。...Pandas库有两种主要数据结构： “系列”（Series）——单维结构 “数据帧”（Data Frames）——二维结构 例如，如果你通过Series在Data Frame中附加一行数据，你就能从这两种数据结构中获得一个的新的...这个顶尖软件包使得Python（有一些NumPy，SciPy和Pandas的帮助）可以与MatLab或Mathematica等科学工具的一较高下。 ?...你可以使用它实现各种可视化： 线路图 散点图; 条形图和直方图; 饼状图; 茎叶图 等值线图 向量场图 频谱图 还可以使用Matplotlib创建标签，网格，图例和许多其他格式化字符。

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数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图： %matplotlib inline import numpy...468 301 29] 二维直方图和分箱 就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。...(mean, cov, 10000).T plt.hist2d：二维直方图 绘制二维直方图的一种简单方法是使用 Matplotlib 的plt.hist2d函数： plt.hist2d(x, y, bins...plt.hexbin：六边形分箱 二维直方图创建了横跨坐标轴的正方形细分。这种细分的另一种自然形状是正六边形。...对于基于 KDE 的可视化，使用 Matplotlib 往往过于冗长。在“可视化和 Seaborn”中讨论的 Seaborn 库，提供了更为简洁的 API 来创建基于 KDE 的可视化。

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数据科学 IPython 笔记本 9.6 聚合：最小、最大和之间的任何东西

NumPy 具有内置的快速的聚合函数，可用于处理数组；我们将在这里讨论和演示其中的一些内容。 对数组中的值求和 作为一个简单的例子，考虑计算数组中所有值的总和。...-06 0.999997678497 499911.628197 只要有可能，请确保在 NumPy 数组上运行时，使用这些聚合的 NumPy 版本！...假设你有一些存储在二维数组中的数据： M = np.random.random((3, 4)) print(M) ''' [[ 0.8967576 0.03783739 0.75952519...当然，有时看到这些数据的直观表示更有用，我们可以使用 Matplotlib 中的工具来完成（我们将在第四章中更全面地讨论 Matplotlib）。...例如，此代码生成以下图表： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set() # 设置绘图风格

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Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。...并且需要在原有 angles 和 stats 数组上增加一位，也就是添加数组的第一个元素。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib.font_manager...然后 add_subplot(111) 可以把画板划分成 1 行 1 列。再用 ax.plot 和 ax.fill 进行连线以及给图形上色。最后我们在相应的位置上显示出属性名。...在 Matplotlib 和 Seaborn 的函数中，我只列了最基础的使用，也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关的函数帮助文档。这些留给你来进行探索。

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Numpy中的索引与排序

花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...因此当我们将一个列向量和一个行向量组合在一个索引中时， 会得到一个二维的结果： X[row[:, np.newaxis], col] array([[ 2, 1, 3], [ 6,...： print(X) [[ ] [ ] [ ]] # 花哨索引和普通索引组合使用 X[, [, , ]] array([, , ]) # 花哨索引和切片组合使用...inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set() # for plot styling plt.scatter...x[i] array([, , , , ]) 沿着行或列排序 通过axis参数，沿着多维数组的行或列进行排序，这种操作将会丢失行或列值之间的关系 rand = np.random.RandomState

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数据科学 IPython 笔记本 9.9 花式索引

译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr...import matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set() # 设置绘图风格 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1...使用花式索引修改值 正如可以使用花式索引来访问数组的某些片段，它也可以用于修改数组的某些部分。...另一种本质上类似的方法是ufunc的reduceat()方法，你可以阅读 NumPy 文档。 示例：数据分箱 你可以使用这些想法有效地分割数据来手动创建直方图。...这就是 Matplotlib 提供plt.hist()例程的原因，它在一行中做了相同事情： plt.hist(x, bins, histtype='step'); 函数将创建与此处看到的几乎相同的图。

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c语言之使用指针*和地址&在二维数组中表示的含义

假设有这么一个数组：int a[3][4] = {{1,3,5,7},{9,11,13,15},{17,19,21,23}} 表示形式 含义 地址 a 二维数组名，指向一维数组a[0]，即0行的首地址...假设首地址为2000 a[0], *(a+0) *a 0行0列元素地址 2000 a+1,&a[1] 第一行首地址 2016 a[1],*(a+1) 1行0列元素a[1][0]的地址 2016 a[1]...+2 *(a+1)+2 &a[1][2] 1行2列元素a[1][2]的地址 2024 *(a[1]+2) *(*(a+1)+2) a[1][2] 1行2列元素a[1][2]的值 11 说明： （1）&...（2）二维数组在内存中是连续存储的，因此a[1][0]的地址是a[0][0]的地址再加上a[0]里面元素个数×每个元素所占字节数，即2000+4×4=2016。...（3）二维数组名a表示的是第0行的地址，a[0]表示第0行第0列元素的地址。（在c语言中数组名就是其首元素的地址）。 （4）a[i][j]表示第i行第j列的值，用&可以得到其地址。

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6-比较掩码布尔

比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...import matplotlib.pyplot as plt #Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装 import seaborn; seaborn.set(...NumPy还实现了比较运算符，例如（大于）作为元素方式的ufunc。这些比较运算符的结果始终是具有布尔数据类型的数组。所有六个标准比较操作均可用： # 与数组每个比较，也可以使用!...它们的语法与NumPy版本的语法不同，特别是在多维数组上使用时，将失败或产生意外结果。对于这些示例，请确保使用np.sum（），np.any（）和np.all（）！...易混淆 当使用＆和|在整数上，表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时，等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中，所有非零整数都将评估为True。

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Python入门教程(四):用Python实现SQL中的分组聚合

01 数组值求和：Sum函数 如果你想要计算数组中所有元素的和，那么你可以用Python中内置的sum函数，也可以直接用Python自己的sum函数。...例如，假设你有一些数据存储在二维数组中，如下所示。默认情况下，每一个Numpy聚合函数将会返回对整个数组的聚合结果。...M.sum() # 6.0850555667307118 M.min(axis=0) # 该函数返回四个值，对应四列数字的计算值。...这些聚合函数的语法和上面所讲的min，max等相似，这里就不再一一赘述了。 ? 05 美国总统的平均身高 下面我们通过一个例子来说明在具体的计算中如何使用这些函数。...为了更加直观的展示数据，我们可以对数据进行可视化 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set

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