提起图表,你一定会想到 Excel 和 PPT 中的条形图、饼状图、柱状图,除此之外,还有很多其他种类的图表,比如折线图、热力图等等。但是,不管你通过哪一种图表,它们都是为了让你能够更直观、更简洁地表达自己的想法,也能让我们更好地从一堆杂乱无章的数字中找出规律。
Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库,它专攻于统计可视化。相较于matplotlib,它的语法更加简洁。
数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组, 使用agg方法, 传入要
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。
为了从机器学习算法中获取最佳结果,你就必须要了解你的数据。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
总第87篇 01|写在前面: 在前面我们研究了单列(变量)数据情况,现实中的案例大多都是多列(变量)的,即影响一件事情的因素有多个,我们除了要看单列数据以外还需要看看这不同列之间是否存在某些联系。常见的关系有四种:无关联、强关联、简单关联和多元(非简单)关联。接下来具体看看具体如何借助可视化对多变量数据进行分析。 你可以看:python数据科学-单变量数据分析 02|数据导入: 本次的数据是用的sklearn库自带的iris数据集,那么iris数据集是什么呢? Iris数据集是机器学习中常用的分类实验数
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。
在一个Figure上面,可能存在多个Axes对象,如果Figure比较小,那么有可能会造成一些图形元素重叠,这时候我们就可以通过fig.tight_layout或者是fig.subplots_adjust方法来帮我们调整。假如现在没有经过调整,那么以下代码的效果图如下:
如果一次测序多个样品,需要进行分组比较,可以选择 stamp 软件。STAMP 是一款用于分析微生物分类和功能谱的软件,不仅可以做统计,更能绘制多种图形,可直接放到文章中发表使用。stamp 完全图形化操作模式,支持两两分组,多样品分组比较。将很多复杂的组间统计检验模块化,只需点点鼠标即可完成,非常的方便。并且可以实时生成可视化的结果,包括条形图,箱线图,热图,PCA,散点图,带误差条的条形图等。
Xlsx是python用来构造xlsx文件的模块,可以向excel2007+中写text,numbers,formulas 公式以及hyperlinks超链接。
总第85篇 01|背景: 我们在做机器学习之前,需要自己先对数据进行深入的了解(这些数据是什么类型,总共有多少数据,有没有缺失值,均值是多少之类的),只有自己对数据足够了解了,才能够更好地利用机器学习。我们把在正式开始机器学习之前对数据的了解过程成为探索性分析 , 简称 EDA。 02|单变量数据分析: 单边量数据是指数据集中只有一个变量 ,也可以是多列中的某一列(可以理解成是某一个指标)。比如一个班的体测成绩表是一个数据集(包含身高、体重、1000 米用时之类的各种指标),那么该数据集里面的某一个指标
轨道交通事故频发,但真正原因却不得而知。本文数据侠通过科学的数据分析,为我们提供了更多排查方法,一起来涨涨姿势吧~
做数据分析和做科普是类似的,科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识,以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键,即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级,我们可以说数据可视化就是“画图”。
pandas中DataFrame对象corr()方法的用法,该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关)。
catplot() 分类图(它是下面8种图的接口,下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的,是利用python中一些可视化库如:matplotlib或是seaborn通过对数据可视化,来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性,从而有助于我们更好的理解数据,帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据
在任何一个企业中,每个运转的环节都会产出其对应的数据,当企业出现问题时,正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用(熟能生巧),但是用Excel处理数据非常费时,而且如果接
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。
read.csv,用于读取“comma separated value”文件。它以 DataFrame 的形式导入数据。相关参数:
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节,并将代码统一开源在GitHub:DesertsX/gulius-projects ,感兴趣的朋友可以先行 star 哈。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是关系绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能带给大家一点启发。
整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
凡是制作过数据可视化后台项目的小伙伴,都知道这其中的水有多深,笔者总结了图表四宗罪:
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点,但是如果你要分析数据,R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
前面我们简单给大家介绍了如何使用R包patchwork来拼图和排版,今天我们接着来探讨,如何在拼图和排版的时候调节图片的宽度和高度,使最后的图片层次鲜明,重点突出。
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df = pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df = pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_00
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今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具,使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作,Power Query中如何把多列数据合并?也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多,如何批量转换呢?我们需要把转换的这一部分做成循环的函数即可。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件,并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间,我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表,记录我的学习过程,供大家参考,一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器,学习R语言数据分析,第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载,安装过程可以参考我前面的视频教程
今天要跟大家介绍一下图表中用作对比的参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显的 突出真实值与目标值之间的差距 今天要介绍两种参考线的制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中的参考线 散点图法: 首先用
在上一次的推文中,我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次,我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多,我们今天就主要介绍几种。
今天跟大家分享think-cell chart系列第11篇——散点图。 散点图也属于日常应用的高频图表,那么在think-cell chart中该如何制作呢…… 下面开始给大家演示,首先看一下下面这一
Maple是一款用于数学建模和计算的软件,它可以帮助用户进行各种数学运算、方程求解、数据可视化等操作。下面我们来看看它的一些主要特点。
散点图是一种有用也有趣的图表,往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用,而是通过几个使用散点图表现的图表,让我们更加了解这种图表类型。
在R中有很多方式去绘制散点图,其中最基本的就是是用plot(x, y)函数,往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了,下面直接看实例图。
今天要跟大家分享的是相关系数图矩阵! 相关系数矩阵大家肯定都不陌生吧,作为识别变量之间的关系以及共线性程度,会在很多数据环境下用到。 但是相关系数矩阵毕竟全是数字,看起来还是不够直观,需要我们主动去识
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