今日话题：如何快速掌握一门新技术，有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？图片这个话题引起了我的思考和总结，现在的技术这么多，我们该如何高效的学习呢？我先总结一下我所了解的技术和学习的路径。...flask、pandas、paddle系列shell脚本中间件elasticsearchrediskafkaDocker + jenkins……发现即使列举一个清单也完全不能列举完全，因为技术更新的太快了，有很多也用不上了...快速学习技巧学习目标的确立在学习一门新技术之前，可以先确定自己学习的目标，为什么要去学，要学到什么程度。如为了更高的薪资、为了学习技术。...可以跟着视频教程做项目，也可以根据实际的问题开发出对应的代码。如：shigen上次就使用python开发了一个在控制台阅读Excel文件内容的工具。...以上就是shigen对于如何快速掌握一门新技术，你有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？的经验总结和分享了。与shigen一起，每天不一样！
而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...看看下面的柱状图，我们绘制了频率和智商的柱状图。我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...有人可能会认为，你必须制作两个独立的直方图，把它们放在一起比较。但是，实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布的透明度设为0。5这样我们就能看到它的背后。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？...目标检测 VS 图像分割 分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。 语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段 在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...什么是基聚类的分割？ 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。 现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。...img.shape[1], img.shape[2])plt.imshow(clustered_3D)plt.title('Clustered Image')plt.show() 效果非常好，我们能够将五个部分组合在一起
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...01-03 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...▲用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...00.Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?...1 Matplotlib, Seaborn, and Pandas: 我将出于几个原因将它们组合在一起，首先是Seaborn和Pandas绘图是建立在Matplotlib之上的——当你在panda中使用...在花了大半个上午埋头苦干之后，我去吃午饭，几乎什么也没看到。我创建了一个没有轴标签的条形图和一个“散点图”，其中的线条我无法删除。...然而，对于所有设置的缺点，也有优点和变通方法: 您可以在Plotly网站和Python环境中编辑图片 有很多对交互式图形/仪表板的支持 Plotly与Mapbox合作，可以定制地图 有惊人的整体潜力 如果我只是用一些代码来表达我的不满...使用Pygal非常简单: 实例化你的图片 使用图形对象的属性格式化 使用figure. Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。
转载于机器之心 参与：李诗萌、王淑婷 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...用 Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗？」这一问题的答案。
在这篇博客文章中，我们将研究5种数据可视化，并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简单的函数。与此同时，这里有一个很棒的图表，可以帮助你为工作选择合适的可视化工具！ ?...你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...它们有高协方差。让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到，随着时间的推移，所有专业的百分比都有很大的变化。用散点图来画这些会非常混乱，很难理解和理解发生了什么。...有人可能会认为你需要制作两个单独的直方图，并将它们并排放在一起进行比较。但是，实际上有一种更好的方法：我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下图。...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...目标检测 VS 图像分割 分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。 语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段 在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...什么是基聚类的分割？ 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。 现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。...img.shape[1], img.shape[2]) plt.imshow(clustered_3D) plt.title('Clustered Image') plt.show() 效果非常好，我们能够将五个部分组合在一起
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
Interaction Values interaction value是将SHAP值推广到更高阶交互的一种方法。...0.1)], feature_order='hclust', return_objects=True) 将决策图叠加在一起有助于根据...绘图时，将 SHAP 值矩阵传递给热图绘图函数。得到的图中， x 轴上是实例、y 轴上是模型输入以及色标上是编码的 SHAP 值。...这将因相同原因和具有相同模型输出的样本被分组在一起，如下图中对capital gain影响较大的人被分组在一起了。...默认情况下，设置instance_order=shap.Explanation.hclust(0)将具有相似解释的样本分组在一起。还可以按所有特征的 SHAP 值总和排序。
AxesSubplot at 0x7fbfe0bf07f0> 本项目第一次使用分组聚合计算, 在这里详细讲解一下 分组: groupby 按年度分组 聚合: count 企业名称计数 请思考为什么用企业名称而不是用其他列来计数...回答：因为其他列包括空值，不唯一 计算: cumsum 增长求和 拓展：去 pandas 官网查看 cumsum 方法的文档，并查看其他相关方法。...T. plot() # groupby 可以对多列数据进行分组 # unstack 对多项索引转换为单例索引 # T 将x轴和y轴转置， 是 transform 的简写方法 # 技巧：unstack()...T 是一对难兄难弟，常常在一起使用 绘制图表， 展示注册资本随时间变化规律 Out[33] : <matplotlib. axes. _subplots....注册资本. apply(lambda x : np. log10(x) ) # 使⽤seaborn 的 FacetGrid 按照产业图谱分组绘制注册资本对数值直⽅图 g = sns.
最后，您会看到images数据包含三个维度：有1797个实例，大小为8 x 8像素。...您为每个子图提供一个标题，然后显示它。 不太难，是吗？ 现在您对将要使用的数据非常了解！ 可视化您的数据：主成分分析（PCA） 但是没有其他方法可视化数据吗？...您是否认为，如果您知道有10个可能的数字标签要分配给数据点，但您无法访问这些标签，那么观察结果会以某种方式将这些标准分组或“聚集”在一起你可以推断标签？ 现在这是一个研究问题！...换句话说，您可以考虑数据集可能教给您什么，或者您认为可以从数据中学到什么。 从那以后，您可以考虑将哪种算法应用于数据集，以获得您认为可以获得的结果。...用matplotlib可视化的图像和预测标签 只有这一次，你将图像和预测值压缩在一起，你只需要前4个元素images_and_predictions。 但现在最大的问题是：这个模型是如何表现的？
，如果你在上一篇文章中去我的Github仓库查看过创作图29对应的代码，一定会想到既然geopandas自身有bug，那我们用matplotlib中的mpatches和legend自定义图例就可以啦，而为了自定义的图例色彩与...geopandas映射出的保持一致，我们需要额外使用到matplotlib中的get_cmap(cmap)来制作可独立导出颜色的cmap方案实例，譬如我们这里是Reds，就需要按照前面bp的有记录数量的分层结果...个数据分配，则第一组有 (n-k+1) 种分配方式，而第一组包含的数字数量 (n_{1}) 确定之后，剩余 (n-n_{1}) 个数据的继续分组又可以视为独立的递归分组过程，因此最终需要考虑的方案个数用公式表达起来有些复杂...，我们就可以来直观的看一看为什么不能选择太多分组，首先我们对长度为100的序列分为5组试试： f(100, 3) Out[11]: 4851 可以看到待选择的方案才4851个，还是很少的，那么我们接下来将组数提高到...图9 可以看到，在这种方式下，数据的分组较为合理，同样将geopandas.GeoDataFrame.plot()中的参数设置为FisherJenks绘制出图10： ?
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码） 数据读取 首先是奥运会奖牌数据的获取，虽然有很多接口提供数据，但是通过奥运会官网拿到的数据自然是最可靠的...列，但是其与 df1 有一个共同列 国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列，一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并，在 pandas 中实现，也不是什么困难的事情 temp...数据筛选 下面筛选出全部乒乓球的获奖信息，这里的筛选有多种写法，你能写出几种？ 数据透视 现在查看各国在各项目上的奖牌详情，下面是通过透视得到的答案，但你会使用使用数据分组功能吗？...首先制作奖牌排行榜 上图使用 matplotlib 制作，看起来不错，但代码量也确实不少 堆叠图 接下来使用 pyecharts 绘制上一题奖牌榜各奖牌的细分 使用 pyecharts 的好处就是使用封装好的方法...动态图 最后绘制每日奖牌榜前十奖牌数量的动态图，使用 matplotlib 或 pyecharts 均得不到较好的效果，所以这里使用另一个第三方库 bar_chart_race 进行绘制 以上就是基于
柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...哦豁，真的有9颗钻石比3.5克拉大，这些'怪种'钻石我们应该关心吗？出于数据探索的目的，我们完全可以舍弃这些点，但如果是把数据的全貌展示给别人看，我觉得有必要详细说明：范围之外还存在9个离群点。...这是为什么呢？...可以使用二维表格创建堆积条形图。...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),
上面那些由fig.add_subplot所返回的对象是AxesSubplot对象，直接调用它们的实例方法就可以在其他空着的格子里面画图了，如下所示： ? ?...我更喜欢使用subplot的实例方法，当然你完全可以选择自己觉得方便的那个。 (1)设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明轴的自定义，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步： ? ?...7、将图表保存到文件 利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。该方法相当于Figure对象的实例方法savefig。...在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在只需要一两条简洁的语句就可以了。...13、散布图 散布图（scatter plot）是观察两个一维数组序列之间的关系的有效手段。matplotlib的scatter方法是绘制散布图的主要方法。
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