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Python中变量的命名与使用（个人总结

与众多编程语言一样，Python变量的命名有一定的规范： 变量名只能包含字母、数字、下划线且不能以数字开头。例如，num_1 为正确命名，而 1_num 则错误。...变量名不允许含空格，但是可以用下划线来分割单词。num_list 是可行的，num list 则会引发错误。 不要将Python中的关键字和函数名作为变量名，关键字即Python用于特殊用途的单词。...有一个需要注意的地方，就是在命名变量的时候，小心使用小写字母 l 和大写字母 O，因为它们可能会被错看为数字 1 和 0 。...在Python中，虽然变量名中可以使用大写字母，但是尽量避免使用大写字母。...附上：Python中的关键字 False class finally is return None continue for lambda try True def from nonlocal while

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力扣题(2的幂)——学习到JAVA按位与“&”在“n&(n-1)”中的使用

如上图，求一个数是不是2的幂，一行代码解决。 那么，(n & (n-1)) == 0是什么意思呢 java中“&”表示按位与操作，他把左右变为二进制然后按位取与。...“n=n&(n-1)”的意思就是 去掉“n的二进制”的最后一个1. 如果A&B==0，表示A与B的二进制形式没有在同一个位置都为1的时候。 这句话到底啥意思？？不妨先看下n-1是什么意思。...n&(n-1)=1101010000 由此可以得出，n和n-1的低位不一样，直到有个转折点，就是借位的那个点，从这个点开始的高位，n和n-1都一样，如果高位一样这就造成一个问题，就是n和n-1在相同的位上可能会有同一个...1，从而使((n & (n-1)) !...= 0),如果想要 ((n & (n-1)) == 0)，则高位必须全为0，这样就没有相同的1。 所以n是2的幂或0

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50 个数据可视化图表

01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1....您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。

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Seaborn 可视化

创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的  密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图）  计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。  ...Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...（Q3）和下四分位数（Q1） 箱体包含了50%的数据。

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Matlab绘图

当x、y是同型矩阵时 以x、y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数 (4)含多个输入参数plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) 其中，每一个向量对构成一组数据点的横...([0,2*pi,-2,0]) subplot(2,1,2) %将整个坐标图分成两行1列，按行数的第2个子图 plot(x,cos(x)+1); title('cos(x)+1');axis([0,2*...x:用于设置统计区间的划分方式，若统计数据为标量，则统计数据均分为x个小区间，若x是向量，则x中的每一个数指定分组的中心值，元素的个数为数据分组数，x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。...三维曲线 plot3函数 (1)plot3函数的基本用法：plot3(x,y,z)其中，参数x、y、z组成一组曲线的坐标。...(2)含多组输入参数的plot3函数： plot3(x1,y1,z1,x2,y2,z2,…,xn,yn,zn) 每一组x,y,z向量构成 一组数据点的坐标，绘制一条曲线 (3)含选项的plot3函数：

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数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况...3、直方图 直方图中，条形的长为对应组的频数与组距的比 直方图能够清楚显示各组频数分布情况 易于显示各组之间频数的差别 1、使用distplot()函数绘制直方图 distplot()结合了...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 是一种非参数检验方法 用于估计未知的密度函数 使用Seaborn中的kdeplot()函数绘制单变量或双变量的核密度估计图...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1....您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 3....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

01 关联（Correlation） 关联图表用于可视化 2 个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1....您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。 ? 2. 带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） 有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。...在这个例子中，你从数据框中获取记录，并用 encircle() 来使边界显示出来。 ? 3....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ? 06 变化（Change） 35....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 ?

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单变量图的类型与直方图绘图基础

单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。...2.密度图（density plot） 密度图（又称为密度曲线图）作为直方图的一个变种类型，使用曲线（多数情况下为平滑样式，但也会因核函数的不同而出现直角样式）来体现数值水平，其主要功能是体现数据在连续时间段内的分布状况...在一般的学术研究中，使用直方图或密度图观察数据分布的频次要远高于 Q-Q 图。...直方图 在 Matplotlib 中，我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...（a）中的a. 为图形序号，可根据实际情况添加。除使用上述方式绘制直方图以外，我们还可以使用 Seaborn 中的 histplot () 函数绘制，该函数在使用上更加灵活。

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14个Seaborn数据可视化图

Facet Grid 回归图 简介 Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高级界面，以绘制曲线和信息统计图形。...图1:泰坦尼克数据集 分布曲线 我们可以使用这些图来理解数据的平均值、中位数、范围、方差、偏差等。 a. 直方图 Dist plot给出了所选连续变量的直方图。 这是单变量分析的一个例子。...图9:“年龄”和“性别”之间的violin图 高级绘制方法 a.strip图 这是一个连续变量和分类变量之间的图。 它以散点图为主，但补充使用分类变量的分类编码。...图10:“年龄”与“p-class”之间的条形图 我们可以看到，1班和2班没有10岁左右的儿童，60岁以上的儿童多集中在1班。 通常，这种图被用来填补缺失值。...图17:男女乘客年龄与身份证的回归图。 图17为男女乘客身份证与年龄的线性回归拟合。 总结 在本文中，我们看到了14种使用seaborn的可视化技术。

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(9)线性相关曲线目录

通过R语言我们可以绘制两个变量的相关图，我所使用的是皮尔森相关，主要的参数是：①r相关系数②P值。...r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。...基础拟合曲线绘制 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 19 00:57:53 2018 @author: czh """ # In[*] #导入各种需要的包...这是通过python语言绘制的线性相关曲线拟合图，感觉比R语言在代码上更简洁，且图片能展示的信息更多。...多分组拟合曲线绘制 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 19 00:57:53 2018 @author: czh """ # In[*] #

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。...1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。...49、安德鲁斯曲线 （Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。

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散点图及数据分布情况

： 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...5.13 绘制散点图矩阵 第六章描述数据分布 6.1 绘制基本直方图 6.2 基于分组数据绘制多组直方图 6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6...复制x，y轴坐标对应的列，稍加修改调整位置 2.图形输出为向量格式，再用Illustrator或者Inkscape进行编辑 5.12 绘制气泡图 Q：如何绘制气泡图，并使点的面积与变量值成正比？...Q：如何基于分组数据绘制多组密度曲线？...分为1，2，3个数，分别代表1（白），2（黑），3（其他肤色） #因为ggplot不知道要分组处理，所以同样在aes（）中加上factor(race)当作因子处理 #箱线图中的参数width可以设置箱型图的宽度

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R语言数据可视化之五种数据分布图制作

2.绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 3.基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...5.绘制基本箱线图 本例选用如下测试集： ? 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。...此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 6.往箱线图添加槽口和均值 在上一节绘制的基本箱线图之上，还能进一步绘制以展示更多信息。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第四章 数据的图形描述 （下）

ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...使用qplot()对变量carat画出更美观的直方图: > qplot(carat,data=diamonds,geom="histogram",binwidth=.1,xlim=c(0,3),fill...p中 (2)几何对象 基本图层确定了数据源和映射后，通过加号(+)就可以不断地添加新图层.第二图层添加几何对象类的函数，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...(5)分面 当我们想要观察某一分类变量对数据的影响情况时，仅通过shape, color区分是不够的，需要根据变量的不同取值进行分组、分别绘图。...这时就要用到facet数，它控制数据分组的方法和排列形式，进行条件绘图。 常用的函数是facet_wrap(~x, ncol)，其中x表示分组变量，ncol表示图形的排列方式，即分成几列。

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ggplot2|详解八大基本绘图要素

此外, 图形中还可能包含数据的统计变换(statistical transformation, 缩写为stats), 最后绘制在某个特定的坐标系(coordinate system, 缩写为coord...）映射到分组属性： #默认分组设置, 即group=1 p + geom_boxplot() #分组(group)也是ggplot2种映射关系的一种, 如果需要把观测点按额外的离散变量进行分组处理,...，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...同时箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 #按切工(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再按照color变量分别填充颜色。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法 根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

可先阅读文章：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下： plot(x,y,...) plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...重要参数： formula # 模型公式；类似y~x，如果按组绘制，则类似y~x|z，其中z为分组变量； data # 为模型公式中变量来源的数据集； subset # 指定筛选数据子集； x, y #...等； col # 未分组时，直接指定绘制颜色；分组时，设置参数长度应等于组数的颜色向量； pch # 点的绘图符号；分组时默认按顺序使用字符； library(car) scatterplot(Volume...、ylab # 指定x轴、y轴的标签；当xlab = FALSE时隐藏标签，y轴同 facet.by # 长度为1-2的字符向量，指定绘制分面的分组向量，分组向量应在数据框中 panel.labs

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