Penguin's Eggs支持如下： arm64 armel i386 amd64 penguins-eggs 是一个控制台实用程序，正在积极开发中，它允许重新管理系统并将其重新分发为 iso 映像或通过...penguins-eggs，目前2021可能是一个成熟的工具，非常有用，可以轻松创建您的个人定制iso或组织/学校版本的Linux并将其部署在局域网上，将其作为USB密钥送给朋友或在互联网上发布鸡蛋！...试试 penguins-eggs 是的，它是一个控制台实用程序 - 没有 GUI - 但不要害怕， penguins-eggs 是一个控制台命令 - 真的很简单 - 如果你能够打开一个终端，你可以使用它
\seaborn-data') print(penguins[0:5]) sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species"...\seaborn-data') print(penguins[0:2]) sns.kdeplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species",...它的默认行为是绘制直方图，在幕后使用与histplot()相同的代码: penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r'....\seaborn-data') print(penguins[0:2]) # sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species...和axes级别的绘图对比-内核密度图 penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r'.
man True NaN Southampton no True penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home...sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", binwidth=3) sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm"...sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", stat="density") sns.displot(penguins, x="...默认的表示形式然后显示2D密度的轮廓: sns.displot(penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") sns.displot(penguins...",ax=g.ax) # sns.relplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") # sns.rugplot(data=penguins
复现过程4.1 查看penguins> penguins#查看penguins数据信息。或运行view(penguins)/glimpse()命令。...定义横纵坐标ggolot(data = penguins)#此时是空白画板，没有定义作图ggplot( data = penguins, mapping = aes(x = flipper_length_mm...作业5.1 How many rows are in penguins? How many columns?...> glimpse(penguins)#Rows: 344#Columns: 85.2 What does the bill_depth_mm variable in the penguins data...()ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point()penguins |> ggplot(
环境：install.packages("ggthemes")install.packages("palmerpenguins::penguins")library(tidyverse)library(...)（Console输出）View(penguins)（R自带交互框）palmerpenguins::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot...scale_color_colorblind()函数综上，第一部分绘图（注：此图中的spiecies为分类变量可改变形状，对色盲群体友好）ggplot( data = penguins, mapping..., aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point()penguins |> ggplot(penguins, aes(x =...直方图ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g)) + geom_histogram(binwidth = 200)binwidth 参数:设置直方图中间隔的宽度，
matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载数据集 对于本文，我们将使用从Github获取的Palmer Penguins.../data/penguins_size.csv") penguins.head() 加载数据集后，我们将开始删除空值，并使用UMAP创建一个reducer对象。...penguins = penguins.dropna() penguins.species_short.value_counts() reducer = umap.UMAP() penguin_data...= penguins[ [ "culmen_length_mm", "culmen_depth_mm", "flipper_length_mm", "body_mass_g", ] ]....plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=[sns.color_palette()[x] for x in penguins.species_short.map
Seaborn.pairplot() 函数，一键绘制对角矩阵图形 在Python语言中，可以使用统计图形绘制工具Seaborn库中的 pairplot()函数，快速绘制对角矩阵图形，下面给出几个绘制案例： 1.案例一： penguins...= sns.load_dataset("penguins") sns.pairplot(penguins) sns.pairplot(penguins, hue="species") hue="species..." sns.pairplot(penguins, hue="species", diag_kind="hist") diag_kind="hist" kind="kde" !...files.mdnice.com/user/2913/7b21c042-8369-4e9a-a5f2-884e45e526f3.png) markers=["o", "s", "D"] sns.pairplot(penguins..., corner=True) corner=True g = sns.pairplot(penguins, diag_kind="kde") g.map_lower(sns.kdeplot, levels
下面小编通过几个小例子及对penguins数据集进行随机森林分析的具体例子来进行介绍，过程仅供参考。...返回线程数 经过上面的设置在执行并行计算就不会出现警告信息 x <- foreach( i = 1:10000, .combine = 'c') %dopar% { sqrt(i) } penguins...数据集进行随机森林分析 构建数据 penguins % select(species, bill_length_mm, bill_depth_mm, flipper_length_mm...m <- ranger::ranger( data = penguins, # 使用penguins数据 dependent.variable.name..., # 使用penguins数据 dependent.variable.name = "species", # 设置因变量为species
ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#non-ordered levelsDoing so requires transforming the...of numerical values，visualization for distributions of continuous variables is a histogram.> ggplot(penguins...quickly glean the shape of the distribution, particularly with respect to modes and skewness.ggplot(penguins...,aes(x = body_mass_g))+ geom_density()练习1.ggplot(penguins,aes(y = species))+ geom_bar()2.分析那种加颜色的方式比较有用...ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar(color = "red")#红色描边ggplot(penguins, aes(x = species))
,x="bill_length_mm")plt.show()2、基于kde密度图：In 27:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm", kind="kde...")plt.grid()plt.show()3、基于经验累积分布函数ecdfIn 28:sns.displot(data=penguins, x="bill_length_mm", kind="ecdf...")plt.grid()plt.show()4、同时显示直方图和kde图In 29:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",kde=True)plt.show...()5、绘制两个变量的关系图：仅用于直方图和KDEsIn 30:# 1-默认直方图sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",y="flipper_length_mm...")plt.show()指定为KDES：In 31:# 2-指定为KDESsns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",y="flipper_length_mm
以前段时间非常流行的「企鹅数据集」为例： 图2 我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换： 「单个变换函数」 我们可以传入任意的非聚合类函数，譬如对数化： # 对数化 penguins...['bill_length_mm'].transform(np.log) 图3 或者传入「lambda」函数： # lambda函数 penguins['bill_length_mm'].transform...(lambda s: s+1) 图4 「多个变换函数」 也可以传入包含多个变换函数的「列表」来一口气计算出多列结果： penguins['bill_length_mm'].transform([np.log...传入的函数，在执行运算时接收的输入参数是对应的「整列数据」，所以我们可以利用这个特点实现诸如「数据标准化」、「归一化」等需要依赖样本整体统计特征的变换过程： # 利用transform进行数据标准化 penguins...图6 2.2 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中： # 分别对每列进行标准化 ( penguins
图2 我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换： 单个变换函数 我们可以传入任意的非聚合类函数，譬如对数化： # 对数化 penguins['bill_length_mm...图3 或者传入lambda函数： # lambda函数 penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s: s+1) ?...图6 2.2 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中： # 分别对每列进行标准化 ( penguins...图7 而当传入多个变换函数时，对应的返回结果格式类似agg中的机制，会生成MultiIndex格式的字段名： ( penguins .loc[:, 'bill_length_mm':...图8 而且由于作用的是DataFrame，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数： # 根据字典为不同的列配置不同的变换函数 ( penguins .loc
绘图示例 散点图 import seaborn as sns sns.set_theme(style="ticks") df = sns.load_dataset("penguins") sns.pairplot..., scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) import seaborn as sns sns.set_theme() # Load the penguins...dataset penguins = sns.load_dataset("penguins") # Plot sepal width as a function of sepal_length across...days g = sns.lmplot( data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species",...="m", height=7) 直方图 import seaborn as sns sns.set_theme(style="darkgrid") df = sns.load_dataset("penguins
read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-07-28/penguins.csv...首先，你需要对这个链接有一个基础认识： rfordatascience 用户名 tidytuesday 仓库名 master 分支名 data/2020/2020-07-28/penguins.csv...加速，只需要进行如下所示的替换： https://cdn.jsdelivr.net/gh/rfordatascience/tidytuesday@master/data/2020/2020-07-28/penguins.csv
本文将使用penguins和taxis数据集进行演示。...libraries import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") # reading the datasets penguins...= sns.load_dataset(name="penguins") taxis = sns.load_dataset(name="taxis") 散点图 penguins.head() relplot...sns.relplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", kind="scatter", height...sns.catplot(data=penguins, x="island", y="body_mass_g", kind="box", height=5, aspect=1.5)
sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", binwidth=3) sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm",...sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", stat="density") sns.displot(penguins, x="...默认的表示形式然后显示2D密度的轮廓: sns.displot(penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") sns.displot(penguins.../seaborn-data") print(anscombe.head()) penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r".../seaborn-data") print(anscombe.head()) penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r"
和 Matplotlib 等 接下来让我们看看使用 OpenCV 执行的一些基本操作 OpenCV 基本操作 载入图像 Import cv2 # 彩色图片 Img = cv2.imread (Penguins.jpg...,1) # 黑白图片 Img_1 = cv2.imread (Penguins.jpg,0) 如上一段代码所示，首先我们需要导入 OpenCV 模块 然后我们可以使用 imread 模块读取图像...如果该参数为 0 而不是 1，则表示导入的图像是黑白图像 图像形状/分别率 我们可以利用 shape 子函数来打印出图像的形状 Import cv2 Img = cv2.imread (Penguins.jpg...,0) cv2.imshow(Penguins, Img) cv2.waitKey(0) # cv2.waitKey(2000) cv2.destroyAllWindows() 我们首先使用...,0) resized_image = cv2.resize(img, (650,500)) cv2.imshow(Penguins, resized_image) cv2.waitKey(0)
加载数据和R包 library(caret) library(modeldata) str(penguins) ## tibble [344 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame...首先还是简单探索下数据： library(GGally) ggbivariate(penguins, "species") ## Warning: Removed 2 rows containing...cent <- preProcess(penguins, method = c("center","scale")) pen_df <- predict(cent, newdata = penguins
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