数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。...3D条形图 条形图是数据可视化中常用的一类图形，其能够以简单直观的方式反映出数据信息。 3D条形图的美妙之处在于它们保持了2D条形图的简单性，同时扩展了它们表示比较信息的能力。...绘制条形图需要两个东西：位置和大小。 在3D条形图中，我们将选择z轴来表示高度; 因此，每个条形将从z = 0开始，其大小与我们试图可视化的值成比例。...x和y位置将表示横跨2D平面z = 0的条形坐标。我们将每个条形截面积都设置为1，使所有条形都具有相同的形状。...（xrange（20），num_bars） y_pos = random.sample（xrange（20），num_bars） z_pos = [0] * num_bars x_size
[0] + (xRange[1] - xRange[0]) * ratio) y.append(math.sin(x[-1])) # Plot the sinuoid plt.plot(x,...None；每个柱子底部相对于y=0的位置。...如果是标量值，则每个柱子相对于y=0向上/向下的偏移量相同。...如果取值为True，则输出的图为多个数据集堆叠累计的结果；如果取值为False且histtype=‘bar’或’step’，则多个数据集的柱子并排排列； normed: 是否将得到的直方图向量归一化，...): x = np.arange(20) y = np.random.rand(20) # x为柱子的宽度，y为条形图的高度 # zs 为组数， zdir为哪个轴充当z轴
释义 是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。...尤其是当数值比较接近时，由于人眼对于高度的感知优于其他视觉元素（如面积、角度等），因此，使用柱状图更加合适。 需要避开的陷阱 柱状图最核心的功能是比较，比较的核心是高度。...如果人为的改变高度，那么数据间的比例关系会失常。 图片 示例（来源为《用数据讲故事》）： 2012 年秋季，我们好奇布什的减税政策结束之后会发生什么。...注意纵轴的底端（最右侧）是从 34 开始的，而不是 0。这意味着条形图理论上应该向下延伸到页面的底部。...如果我们以 0 作为纵轴起点，条形图按实际高度绘制（35 和 39.6），实际视觉增长只有 13%[ (39.6-35)/35]。 图片
在识别缺失数据方面，每种方法都有自己的优势。 让我们依次看一下这些。 条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为的缺失与RHOB、NPHI和PEF列中的缺失值高度相关。 热图方法更适合于较小的数据集。 树状图 树状图提供了一个通过层次聚类生成的树状图，并将空相关度很强的列分组在一起。...RMED位于同一个较大的分支中，这表明该列中存在的一些缺失值可以与这四列相关联。 摘要 在应用机器学习之前识别缺失是数据质量工作的一个关键组成部分。
y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。 2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...设计条形图的最佳做法： 图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。 使用垂直标签，提高数据可读性。 X轴起始为0，可以显示各柱状的数值。...数据线不超过4条，以免产生混乱。 使用正确的高度，使线条占据y轴高度的2/3左右。 4）双轴图 双轴图可用于显示双Y轴的数据。这种图形由三个数据集组成，两个Y轴数据，一个X轴数据。...6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。...设计散点图的最佳做法： 尽可能的多包含数据。 启动y轴为0，以便准确地表示数据。 只使用两条趋势线，以便点数据更好理解。 9）气泡图 气泡图类似于散点图，用于显示分布或关系。
一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样...，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。...在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好...(图片来自参考文件1) 三、AdaBoost算法流程 上述为AdaBoost的基本原理，下面给出AdaBoost算法的流程： ?...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。
，那么数据集较大时，想要探索其中规律，无疑难度也是越来越大。...missingno提供了一个灵活且易于使用的缺少数据可视化工具和实用程序的小型工具集，使你可以快速直观地概述数据集的完整性。...数值为1：两个变量一个缺失另一个必缺失； 数值为-1：一个变量缺失另一个变量必然不缺失。 数值为0：变量缺失值出现或不出现彼此没有影响。...热力图非常适合于选择变量对之间的数据完整性关系，但是当涉及到较大的关系时，其解释力有限，并且它不特别支持超大型数据集。 注：始终为满或始终为空的变量没有任何有意义的关联，因此会从可视化中删除。...如果你自己的数据集的解释是，这些列实际上是或者应该是在无效相互匹配（例如，作为CONTRIBUTING FACTOR VEHICLE 2和VEHICLE TYPE CODE 2应该），那么集群叶的高度告诉你
Ratio Data 定比变量, 有绝对0点，如质量，高度。定比变量与定距变量在市场调查中一般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0。...定比变量取值为“0”时，则表示“没有”。 import pandas as pd reviews = pd.read_csv(".....加州生产葡萄酒占杂志评选到的葡萄酒的几乎三分之一！ 条形图非常灵活：高度可以代表任何东西，只要它是一个数字。每个栏都可以代表任何东西，只要它是一个类别。...折线图Line charts 葡萄酒评论记分卡有20个不同的独特值可供填写，我们的条形图几乎不够。如果杂志评价0-100的话，有100个不同的类别，该怎么办？类别太多了，不适合用条形图处理！...但是，折线图有一个重要的缺点：与条形图不同，它们不适合名义分类数据。虽然条形图区分了点线图的每个“类型”，但它们将它们组合在一起。因此，折线图断言水平轴上的值的顺序，并且对于某些数据，顺序将没有意义。
MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST，MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9...."image index"代表数据集中图片的编号, 从0到数据集的上限值。"pixel index"代表该图片中像素点得个数, 从0到图片的像素上限值。...因为所有数据集中28x28像素的灰度图片的尺寸为784，所以训练集输出的tensor格式为[55000, 784] 执行read_data_sets()函数将会返回一个DataSet实例，其中包含了以下三个数据集...我们可以想一想，以一张图片为例，y_pre和ys都是一个10个长度的向量，不同的是y_pre每个序号对应的值不为0，而ys是one_hot向量，只有一个为1，其余全为0，那么按照上述公式，只有1对应序号...) 上面是用优化器最小化交叉熵，这里学习率的选取很重要，官方的0.01太小，收敛得慢，还没达到训练损失最小就停止了，结果就是测试集误差较大，推荐选大点，0.5左右差不多了，再大反而会发散了。
，这一点对于一些未知数据存在很大的局限性。...其次，在利用K-Means算法进行聚类之前，需要初始化k个聚类中心，在上述的K-Means算法的过程中，使用的是在数据集中随机选择最大值和最小值之间的数作为其初始的聚类中心，但是聚类中心选择不好，对于K-Means...对于如下的数据集： ? 如选取的个聚类中心为： ? 最终的聚类结果为： ?...import random from KMeans import load_data, kmeans, distance, save_result FLOAT_MAX = 1e100 # 设置一个较大的值作为初始化的最小的距离...= np.inf # 设置样本与聚类中心之间的最小的距离，初始值为争取穷 minIndex = 0 # 所属的类别 for j in xrange(
默认情况下每个方向添加的扰动值为数据点精度的40% #也可以通过time和weight进行调整 #使用ChickenWeight数据集，讲述不同饮食对小鸡成长的影响 cw_sp 数据集，我们希望把time设置为一个离散的变量，但是time却被默认为数值型变量，因此要告诉ggplot进行分组。...xvar预测yvar，仅支持单一预测变量和预测值 # xrange:x轴范围，当值为NULL的时候，等于模型对象中提取的x轴范围。...我们定义一个panel.cor函数来展示变量两两之间的相关系数以代替默认的散点图，相关系数较大的位置将会用较大的字体展示。...Q：对于分组数据，如何同时为每个数据组绘制直方图？
在我们研究的，按年龄组分类的人口普查数据的例子中，分类变量SEX中，'Male'的数字代码为1，'Female'的数字代码为2，以及分组1和2的合计为0。...对于我们的主要示例，我们将返回到我们在可视化分类数据时，所研究的数据集。这是一个表格，它由美国历史上最畅销的电影中的数据组成。为了方便起见，这里再次描述表格。 第一列包含电影的标题。...这不是任何条形的左端点 - 这是最后一个条形的右端点。 按照端点约定，那里的数据不包括在内。 因此，相应的计数记录为 0，并且即使已经有超过二十亿美元的电影也被记录为 0。...直方图：通用原则和计算 上图显示，眼睛将面积视为“较大”的东西，而不是高度。当桶的宽度不同时，这种观察变得尤为重要。...条形图 对于本节的最后一个例子，我们看看加利福尼亚州以及整个美国的成人和儿童的种族分布情况。 凯撒家庭基金会根据人口普查数据，编制了美国人口种族分布情况。
一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样...，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。...在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好...这样进行第二次的学习，当学习 ? 轮后，得到了 ? 个弱学习算法 ? 及其权重 ? 。对新的分类数据，分别计算 ? 个弱分类器的输出 ? ，最终的AdaBoost算法的输出结果为： ? 其中， ?...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。
GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值。该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。...更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。 GRACE Tellus（GRCTellus）全球质量数据集基于一级GRACE观测，由NASA喷气推进实验室（JPL）处理。...该数据集利用空间和时间上的先验约束，以等面积的3°x3°球盖质量浓度（mascon）函数来估计全球每月的重力场，以尽量减少测量误差的影响。没有对数据进行额外的经验性去分化过滤。...这个数据集的一个版本，在后处理步骤中应用了海岸线分辨率改进（CRI）过滤器，以分离每个陆地/海洋mascon中的陆地和海洋部分的质量。...该数据集可在NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI上找到。
文/黄成甲 频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据...离散趋势主要统计量 4.分布特征 对于连续变量，在样本量较大的情况下，研究若你有会提出假设，认为数据应当服从某种分布，每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据离散分布的程度。...在图形的显示上，对于分类数据，如果需要了解数据分布，则可以选择条形图；如果需要了解数据结构，则选择饼图；而对于连续数据，选择直方图。...条形图和直方图的区别： （1）条形图用于展示分类数据，直方图用于展示连续数据； （2）条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示各组的组距...（1）二分法：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量值均做这样的定义——“0”代表未选，“1”代表选中，即对于被调查者选中的选项录入1，对未选的选项录入0。
事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...以下代码导入可视化所需的必要库和数据集，然后在输出中显示 DataFrame 的内容。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...，较大的网格尺寸意味着更多和更小的箱，gridsize 参数的默认值为 100。
选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。...始终在 0 基线处开始条形图 截断会导致误传。在下面的示例中，查看左侧的图表，您可以很快得出结论，值 B 比 D 大 3 倍以上，而实际上差异要小得多。从零基线开始可确保用户获得更准确的数据表示。...避免随机性 同样的建议适用于许多其他图表。不要默认为字母排序。将最大值放在顶部（对于水平条形图）或左侧（对于垂直条形图），以确保最重要的值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。...一个连续调色板最适合需要被放置在一个特定的顺序数值变量。使用色调或亮度或两者的组合，您可以创建一个连续的颜色集。 发散调色板是两个顺序调色板在中间（通常为零）的中心值的组合。...选择清晰的字体，避免衬线和高度装饰的字体 避免斜体、粗体和全部大写 确保与背景形成高对比度 不要旋转你的文字 18.使用水平条形图代替旋转标签 这个简单的技巧将确保用户能够更有效地扫描图表，而不会拉伤他们的脖子
基于 GSM8K 的 1,319 个测试问题，本文为每个问题创建了八个变体，从而生成了包含 10,552 个问题变体的 GSM-Plus 数据集（本文还提供了一个包含 2,400 个问题变体的测试子集，...监督微调的数据对于鲁棒性非常重要。同样是基于 LLaMA-2 进行微调，使用不同的数据，会导致模型的准确率和鲁棒性具有较大差异。...而对于 “数值替换” 和 “问题理解”，LLMs 的性能稳定，甚至有轻微的提升。 数学推理能力的迁移性 前面的分析主要基于数据集整体。...紫色和红色条形图的高度和表示 LLMs 正确解决 GSM8K 问题的数量。 红色条形图的存在（LLMs 正确回答原问题，但未解决变体问题），表明大多数模型的性能可迁移性有限。...虽然 LLMs 在 GSM8K 问题上性能有所差异（紫色和红色条形图的高度），但性能可迁移性相似（红色条形图的高度）。这意味着现有的基准测试无法准确评估模型在数学推理方面的真实能力。
数据解释是通过明确定义的方法审查数据的过程，数据解释有助于为数据赋予意义并得出相关结论。 数据分析是对数据进行排序、分类和总结以回答研究问题的过程。...这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...它用于处理来自较大数据集的不同数据组。它的每个折线图都向下阴影到 x 轴。它让每一组彼此堆叠。...适用： 直方图是以矩形的长度表示每一组的频数或数量，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义，利于展示大量数据集的统计结果。
(h-padding)是把分组的顶边y坐标设置为h，即整个SVG元素的高度，然后再减去我们前面定义的边距值(padding). 我们看到，g元素被加上了一个transform属性。...").call(yAxis); ##(4)优化 为了证明新坐标轴是可动态伸缩的，我们把静态的数据集改成随机生成的： let dataset = []; let numDataPoints = 50...()* yRange); dataset.push([newNumber1,newNumber2]);//初始化随机数据集 } 现在我们在来刷新下页面，你会发现每次刷新，都会生成不同的数据集。...(Math.random()* yRange); dataset.push([newNumber1,newNumber2]);//初始化随机数据集 } let...();//nice()告诉比例尺取得为range()设置的任何值域，把两端的值扩展到最接近的整数。
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