所以，让我们导入数据集: df = pd.read_csv(r"train.csv") df.head() ? 使用Seaborn绘制散点图 散点图可能是可视化两个变量之间关系的最常见的例子。...图中显示了两个变量的联合分布。 为了绘制散点图，我们将使用seaborn库的relplot()函数。它是可视化统计关系的图形级角色。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...绘制双变量分布 Hex图 KDE 图 Boxen 图 Ridge 图 (Joy图) 除了可视化单个变量的分布外，我们还可以看到两个独立变量是如何相互分布的。
从可视化到统计检验全方位分布形态比较指南： 图片来自作者 比较同一变量在不同组别之间的经验分布是数据科学当中的常见问题，尤其在因果推断中，我们经常在需要评估随机化质量时遇到上述问题。...Q-Q图将两个分布的分位数相互绘制出来。如果分布相同，就会得到45度的直线。 Python中没有本地的Q-Q图函数，虽然statmodels包提供了一个qqplot函数，但它相当麻烦。...(df, 'treatment', ['Gender', 'Age', 'Income']) 平衡表，图片来自作者 在前两列中，我们可以看到处理组和对照组不同变量的平均值，括号中是标准误差。...Kolmogorov-Smirnov检验统计量,图片来自作者 其中F₁和F₂为两个累积分布函数，x为基础变量的值。...][k] - df_ks['F_control'][k]) 我们可以通过绘制两个累积分布函数和测试统计量的值来可视化测试统计量的值。
p=6592 我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合pca， t-SNE算法等数值方法 降低维度有两个主要用例：数据探索和机器学习。...由于来自邻近酿酒厂的威士忌使用类似的蒸馏技术和资源，他们的威士忌也有相似之处。 为了验证这一假设，我们将测试来自不同地区的酿酒厂之间威士忌特征的平均表达是否不同。...酿酒厂的地理位置 由于区域对威士忌起着重要作用，我们将通过绘制其纬度和经度来探索数据集中的酿酒厂所在的位置。...以下苏格兰威士忌地区存在： PCA 使用PCA可视化威士忌数据集： 在第二个图中，我们将绘制酿酒厂的标签，以便我们可以更详细地解释类别。...Highlands / Speyside 群集2： 均衡的威士忌，主要来自斯佩塞德和高地 群集3： 烟熏威士忌，主要来自艾莱岛 可视化有两个有趣的观察结果： Oban和Clynelish是唯一一个类似于艾莱岛酿酒厂口味的高地酿酒厂
接下来，让我们绘制Box和Whisker图，以查看这些变量的分布。...sns.set_style('darkgrid') df_s.iloc[:,].boxplot(figsize=(11,5)) plt.show() height变量的分布与其他变量有很大的不同。...由于我们的数据集有多个特征，我们需要进行降维绘图。使用来自sklearn.decomposition的类PCA将维数减少到两个。结果将使用Plotly的散点图显示。...在一些区域两个类仍然混合在一起。下面我们讨论核方法。 核方法 支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。...改变SVM结果的唯一参数是正则化参数(C)。理论上，当C的数量增加时，超平面的裕度会变小。当来自不同类别的数据点混合在一起时，使用高C可能会很好。过高的正则化会导致过拟合。
子网掩码只有一个作用，就是将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分。...通过子网掩码，就可以判断两个IP在不在一个局域网内部。 子网掩码可以看出有多少位是网络号，有多少位是主机号 网关 一、网关的作用： 就是将两个使用不同协议的网络段连接在一起的设备。...它的作用就是对两 个网络段中的使用不同传输协议的数据进行互相的翻译转换。 好比是个门，对家庭来说门是门，对国家来说海关是门。...默认网关在网络层上以实现网络互连，是最复杂的网络互连设备，仅用于两个高层协议不同的网络互连。网关的结构也和路由器类似，不同的是互连层。...在没有路由器的情况下，两个网络之间是不能进行TCP/IP通信的，即使是两个网络连接在同一台交换机（或集线器）上，TCP/IP协议也会根据子网掩码（255.255.255.0）判定两个网络中的主机处在不同的网络里
不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。...，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。...正如你现在所知道的，二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用，而不是像一维密度图那样只有一个变量。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！...我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。
我仍然惊讶于一行简单的代码就可以完成我们整个需求！散点图矩阵建立在两个基本图形上，直方图和散点图。对角线上的直方图允许我们看到单个变量的分布，而上下三角形上的散点图显示了两个变量之间的关系。...显示来自多个类别的单变量分布的更好方法是密度图。我们可以在函数调用中交换柱状图的密度图。当我们处理它时，我们会将一些关键字传递给散点图，以更改点的透明度，大小和边缘颜色。...作为pairplot默认的最后一个例子，让我们通过绘制2000年后的年份来减少数据混乱。我们仍然会按照大陆分布着色，但现在我们不会绘制年份列。为了限制绘制的列，我们将一个列表传递vars给函数。...相反，我们创建一个类实例，然后将特定函数映射到网格的不同部分。...放在一起，这段代码给了我们下面的图： ? 使用PairGrid类的真正好处在于我们想要创建自定义函数来将不同的信息映射到图上。例如，我可能想要将两个变量之间的Pearson相关系数添加到散点图中。
热力图 热力图（Heat Map）是数据的一种矩阵表示方法，其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。...，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。...正如你现在所知道的，二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用，而不是像一维密度图那样只有一个变量。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！...我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。
不同的颜色代表不同的大小，矩阵索引将2个项目或特征链接在一起进行比较。热图非常适合显示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接将值的大小视为不同的颜色。...正如你现在所知，二维密度图非常适合快速识别我们的数据中两个变量最集中的位置，而一维密度图只能识别一个。当你有两个变量对你的输出非常重要并且你希望看到它们俩如何影响输出分布时，这个图非常有用。 ?...也就是说，你可以绘制并查看几个变量相对于单个变量或类别的值。由于面积和长度在该特定方向上变大，在蜘蛛图中，一个变量相对于其他变量的突出成图十分明显，因为在那个特定的方向上，面积和长度变得更大。...我们将标签放置在每个计算出的角度，然后将值绘制单个点，点距中心的距离取决于其值的大小。最后，为了清晰起见，我们使用半透明的颜色填充连接属性点的线所包围的区域。...统计将最势均力敌的口袋妖怪紧密连接在一起。
频率表 频率是一个数值出现的次数的计数。频率表是用表格表示频率的一种方式。表格如下所示。 Scatter Plot 散点图是一种在二维坐标系中绘制两个数值变量的方法。...我们可以在堆叠柱状图中集成比传统柱状图[2]更多的信息。 Grouped Bar Chart “分组柱状图”这个名字意味着——它是一种分成不同组的特殊类型的柱状图。它主要用于比较两个分类变量。...Stacked Area Chart 堆叠面积图将几个区域序列叠加在一起进行绘制。每个序列的高度由每个数据点中的值决定。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...，我们可以通过将圆半径与其在数据集中的值绑定来绘制不同大小的圆。
频率表 频率是一个值出现的次数的计数。频率表是用表格表示频率的一种方式。表格如下所示。 Scatter Plot 散点图是一种在二维坐标系中绘制两个数值变量的方法。...我们可以在堆叠柱状图中集成比传统柱状图[2]更多的信息。 Grouped Bar Chart “分组柱状图”这个名字意味着——它是一种分成不同组的特殊类型的柱状图。它主要用于比较两个分类变量。...Stacked Area Chart 堆叠面积图将几个区域序列叠加在一起进行绘制。每个序列的高度由每个数据点中的值决定。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...，我们可以通过将圆半径与其在数据集中的值绑定来绘制不同大小的圆。
客户细分的核心是能够识别不同类型的客户，然后知道如何找到更多这样的人，这样你就可以…你猜对了，获得更多的客户！在这篇文章中，我将详细介绍您如何可以使用K-均值聚类来完成一些客户细分方面的探索。...我们的数据 我们使用的数据来自 John Foreman 的《智能数据》。该数据集包含了营销快讯/电邮推广（电子邮件发送报价）和来自客户的交易层面数据（提供的数据来自客户期望和最终购买）这两个信息。...因为我们试图更多地了解我们客户的行为，我们可以用他们的行为（根据他们是否在收到报价后进行了采购），以此将有类似想法的客户分类在一起。...我们将基于它的簇编码每个点的颜色，可以让它们更清晰。...如果你要搞点花样,你也可以画出各簇的中心。这些都存储在 KMeans 实例中的 cluster_centers_ 变量。确保你也可以将簇心转换为二维投影。
可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。 主要优点 马赛克图能按行或按列展示多个类别的比较关系。 主要缺点 难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。...对于非均匀的马赛克图，关注的数据维度非常多，一般的用户很难直观理解，在多数情况下可以被拆解成多个不同的图表，以下我们会对其进行绘制。.../segpct[i]*100 #将数字转换成百分比 } } segpct<-segpct/sum(segpct)*100 df$xmax <- cumsum(segpct) df$xmin <-...2.方法 绘制马赛克图可以使用ggplot2包的geom_rect()函数、graphics包的mosaicplot()函数，或者vcd包的mosaic()函数绘制马赛克图。...，从横向来看，不同变量（A,B等）的宽度代表该变量占所有数据的占比情况，越宽说明该变量数据总和越大。
导读 本文[1]将学习如何使用 Python 的 Matplotlib 库通过示例绘制气泡图。 简介 气泡图是散点图的改进版本。在散点图中，有两个维度 x 和 y。...数据准备 对于本教程，我将使用包含加拿大移民信息的数据集。它拥有从 1980 年到 2013 年的数据，其中包括来自 195 个国家/地区的移民人数。...Ireland = df.loc['Ireland'] Brazil = df.loc['Brazil'] 归一化 有几种不同的方法可以归一化数据。我们将数据归一化以使数据处于相似的范围内。...爱尔兰和巴西的移民数据有不同的范围。我需要将它们调整到 0 到 1 的范围内。我只是将爱尔兰数据除以爱尔兰数据系列的最大值。我对巴西的数据系列做了同样的事情。...但是当我们绘制两个变量时，它并没有那么好。因为在这个过程中我们没有明确定义各个变量的颜色。但是当我们在 y 轴上绘制一个变量时，它做得很好。让我们绘制每年来自巴西的移民人数，以了解多年来的趋势。
import altair as alt 我们将使用来自 seaborn 数据集库的“mpg”或“miles per gallon”数据集来生成这些不同的图。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。...从语法的角度来看，这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中，我们将绘制基本的直方图。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。
')plt.show()双变量可视化在了解单个变量后，我们通常会对两个或多个变量之间的关系进行探索。...下面是一些常用的双变量可视化方法：散点图散点图可以展示两个变量之间的关系，帮助我们观察是否存在相关性或者集群现象。...这有助于我们发现更复杂的模式和相互之间的依赖关系。散点矩阵散点矩阵是一种展示多个变量之间关系的有效方式。它将每对变量之间的散点图组合在一起，从而使我们能够快速观察整体数据集的分布和相关性。...它使用颜色编码来表示不同变量之间的相关程度，从而帮助我们发现隐藏在数据中的模式。...of Correlation Matrix')fig.show()导出图形最后，我们可以将生成的图形导出为静态图像或交互式HTML文件，以便在不同平台上共享和展示。
通过利用两个时间卷积网络(TCN)，该模型可以编码过去和未来的协变量，同时保持计算效率。 BiTCN BiTCN使用了两个时间卷积网络，因此被称为BiTCN。...BiTCN完整架构 现在我们了解了BiTCN中临时块的内部工作原理，让我们看看它是如何在模型中组合在一起的。 在上图中可以看到滞后值在通过密集层和时间块堆栈之前与所有过去的协变量组合在一起。...我们还看到分类协变量首先被嵌入，然后再与其他协变量组合。这里过去和未来的协变量都组合在一起，如下所示。输出则是来自滞后值和协变量的信息的组合，如下所示。...上图额蓝点表示输入序列，黄点表示输出序列，红点表示未来协变量。我们可以看到具有扩展卷积的前瞻性时间块如何通过处理来自未来协变量的信息来帮助告知输出。...总结 BiTCN模型利用两个时间卷积网络对协变量的过去值和未来值进行编码，以实现有效的多变量时间序列预测。
bold')#设置第4个流字体加粗 diagram[0].text.set_fontsize(20)#设置桑基图名称字体大小 diagram[0].text.set_weight('bold') 示例2：绘制具有两个系统的桑基图...2、词云图 词云图是通过使每个字的大小与其出现的频率成正比，显示不同单词再给定文本中的频率，然后将所有字排在一起，形成云状图案，也可以任意格式排列：水平线、垂直列或其他形状。...在词云图中使用颜色通常是毫无意义的，主要是为了美观，我们可以用颜色对单词进行分类或显示另外一个数据变量。通常用于博客中，也可以比较两个不同的文本。...（可选参数） matplotlib中支持的颜色映射有： 概念图来自知乎 ---- 步骤二：指定词云文件 wc.generate_from_text(text) text：可以是英语语句或者是中文单词组成的内容...实例：如图，是摘自《卖火柴的小女孩》片段，现在需要绘制出这里面的词云图，以了解哪些词出现的频率高。
") # 绘制多个预测变量的DCA dca(data=df, outcome="Cancer", predictors="prob", probability = T, xstop=...0.35 # 控制x轴范围 ) plot of chunk unnamed-chunk-8 把多个模型画在一起的方式也有点奇怪，比如我们下面演示下3个模型画在一起，其中prob代表的是上面的...model模型，Marker2代表的是只有一个预测变量Marker2的模型，Smokes代表只有一个预测变量Smokes的模型！...是不是已经有了JAMA杂志的味道？ 下面是2个模型画在一起的例子，和上面的思路一模一样！..., type="response") # 返回两个模型的画图数据 dca12 df, outcome="Cancer",
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