Python的布尔类型有两个值：True和False（注意大小写要区分） 逻辑运算： 1、与：and（两个都为True，结果才为True） 2、或：or（只要一个为True，则为True） 3、非：not...（把True变为False，把False变为True） 短路运算： 布尔类型还可以与其他数据类型进行逻辑运算，Python规定：0、空字符串、None为False，其他数值和非空字符串为True。
什么是布尔类型？ 布尔类型是一种逻辑类型，它只有两个取值：True（真）和False（假）。在Python中，True和False是内置的布尔类型常量，用于表示真和假的状态。...布尔运算符 在Python中，布尔类型常常与布尔运算符一起使用，来进行逻辑判断和条件控制。常见的布尔运算符有以下几种： and：逻辑与运算符，当所有条件都为真时返回真，否则返回假。...布尔类型的应用场景 布尔类型在编程中有着广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景： 条件判断：布尔类型常用于条件语句中，根据条件的真假执行相应的代码块。...条件判断用法参考：Python中的条件语句 循环控制：布尔类型常用于循环语句中，根据条件的真假控制循环的执行和退出。...Python中的所有数据类型，都可以转为布尔值 print("以下内容打印True") print(bool(True)) print(bool(1)) print(bool(2)) print(bool
上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...通过掩码矩阵，可以轻松实现三角热图的绘制。...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖...，可以方便的处理缺失值或者被污染的值，只需要将对应的元素掩码即可，更多的用法请查阅官方的API文档。
今天重头学习 Python 的基础知识，看到了下面这个问题： a = 'python' print('hello,', a or 'world') b = '' print('hello,', b or...'world') ('hello,', 'python') ('hello,', 'world') 这是因为在输出的时候，判断 a or 'world' ，当 a 为 True 的时候，会输出 a ，...同样的道理，当 b = '' 的时候，也就是 b 为 False， 这个时候会输出后面为真的内容。...这主要是因为在 Python 中，把 0 ，空字符 “ 和 None 都看成 False 。
本篇是《Seaborn系列》文章的第5篇-柱状图。...柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...可选： x,y,hue：数据变量的名称(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集，如果x和y不存在...# 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例1：显示单个分类变量的值统计数 """ sns.countplot(x="who", data=titanic...") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例2：显示多个分类变量的值统计数 """ sns.countplot(x="class", hue
“ 数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，帮助我们更好地解释现象和发现数据价值，做到一图胜千文的说明效果。...seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 分布图一般是针对连续性的特征属性，当特征属性是离散的时使用countplot()方法查看特征属性值的个数统计量...# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。...在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。...我们先介绍下如果不使用掩码，是如何运行的。...因为我们想让模型继续向序列的右侧添加，我们将填充较短序列的左侧。 这就是注意力掩码的一个应用。注意力掩码告诉模型哪些令牌是填充的，在填充令牌的位置放置0，在实际令牌的位置放置1。...for seq in output_sequences: print(tokenizer.decode(seq)) 在注意力掩码中，我们的输入是0和1，但是在最终的计算时，会将在将无效位置的注意力权重设置为一个很小的值
相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生，通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作，为了让我们绘制的图表更具交互性，今天小编来给大家介绍个组件。...ipywidgets 首先我们通过pip命令来下载该模块 pip install ipywidgets 该模块中的interact函数可以和我们自定义的函数相结合，随着我们输入的不断变化，输出也会产生相应的不同结果...=30, step=1, value=10)) output 而当输入框中的参数不止一个参数的时候，可以有不止一个的滑动条，代码如下 import ipywidgets as widgets one...，则会在输入框中出现个下拉框，如下所示 interact(f_2, x=["Hello World", "你好"]) output 和seaborn之间的结合 然后我们来看看该模块和seaborn之间的结合...hue="Attrition") output 我们可以将绘制图表的这一行代码封装成一个函数，将代码中的“x”甚至是“hue”作为是输入的参数，代码如下 ## 筛选出离散型变量的特征 categorical_columns
什么是布尔类型及布尔类型的使用场景 对于真假的判断 即 布尔类型 布尔值类型的数据表示逻辑运算结果，有两种取值： 真，使用 True 关键字表示。 假，使用 False 关键字表示。...bool 代表布尔类型，也可以对于结果进行真假判断 布尔类型的使用场景常备用来判断一件事儿的真假 数字、字符串在布尔类型上的应用(内置函数bool) 其实在数字与字符串中，有一些固定的值是与布尔类型的...)， 非空字符串 -> True 在计算机中， 0 , 1 是计算机最原始的形态，单个占空间也最小，故而经常会将 0 , 1 用来代替 True 与False 空类型 None 不属于任何类型 就是...空类型 空类型的固定值是 None 空类型 属于 False 的范畴 如果不确定类型的时候，可以使用空类型 关于 布尔类型 与 空类型的演示小栗子 # coding:utf-8 a = 0 b =...但是在实际开发中运用的场景同样也很多。例如要判断一个条件是否为真或假，只需要判断是否等于 true 或者 false 即可。 我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
我们在这里用的是seaborn框架，它是一个广受欢迎的可视化框架，提到seaborn不得不提到的还有matplotlib，matplotlib是一个强大的科学绘图包，里面集成了大量可视化图表，但是参数比较多...，使用起来比较繁琐，而seaborn对这方面做了优化，不过seaborn不是matplotlib的一个替代，而是一个补充。...它们的官网分别如下： seaborn matplotlib 至于seaborn可以画哪些图，在seaborn的官网上有一个gallery，专门展示它的图表示例。...用法是传入dataframe的一个列名，seaborn就会根据这一列里面每个值都分别画图 我们用Titanic数据集来看看，我们想知道不同社会等级(pclass)中船费(fare)的平均值是多少，这其中幸存的人和不幸的人又有多少...col/row 分列/分行画图 这个参数跟hue一样，都是设置分组画图的，不同之处是hue的分组仍然在同一张图中，col参数会将每个分组画在一行的多个列中，row参数会将每个分组画在一列的多个行中。
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams...['figure.dpi'] = 150 # 让 matplotlib 支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 让 seaborn 的文字大一些...sns.set( font='SimHei', font_scale=1.2) # # 让 MacOS 下的 Matplotlib 与 Seaborn 支持中文 # plt.rcParams['font.family...explode().to_frame() Pandas API sns.countplot(y='您常用哪个读写器读取数据？'...sns.countplot(y='处理 100 列及以上大型 DataFrame 的频率', data=df, color='k').set(title="处理大型 DataFrame
你好，我是zhenguo 今晚学习 seaborn ，seaborn 是基于matplotlib开发的，提供更高一级的接口，做出的可视化图更加具有表现力。...下面介绍 seaborn 库的入门使用方法，首先导入它和 pyplot 模块： import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 它里面内置了一些经典数据集...sns.load_dataset("titanic") iris = sns.load_dataset("iris") 以titanic 为例，绘制factorplot 图，展示 sex(男、女)，不同阶层(1,2,3)的...统计deck枚举值不同取值的出现频次countplot图： sns.countplot(x="deck", data=titanic, palette="Greens_d") ?...关于 seaborn 使用，有一张 cheetsheet 图，如下所示： ?
首先解答上一篇文章Win10系统配置Python3.6+OpenGL环境详细步骤中的问题。...该问题的答案为[2, 2]，要点在于列表对象的方法index()默认是返回指定元素在列表中首次出现的下标，元组和字符串的index()方法也具有相同的用法。...在该文问题中，如果想要获取列表中3的所有位置，列表推导式应写为[i for i,v in enumerate(x) if v==3]。...----------分割线--------- numpy支持一个数组与一个标量之间（或两个等长数组）之间的关系运算，得到一个新数组，新数组中每个元素为True或False，表示原数组中所有元素与该标量（...或原来两个数组中对应元素）进行关系运算的结果。
内置示例数据集 seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。 其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。...# 查看数据集种类 import seaborn as sns sns.get_dataset_names() import seaborn as sns # 导出鸢尾花数据集 data = sns.load_dataset...('iris') data.head() 1、散点图 函数sns.scatterplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot...exercise") ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\ plt.show() 9、计数条形图 函数seaborn.countplot...("titanic") ax = sns.countplot(x="class", data=titanic) plt.show() 10、回归图 函数 seaborn.lmplot 绘制散点及回归图
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...5. boxenplot 6. pointplot 7. barplot 8. countplot 1. stripplot 该函数绘制的是扰动的散点图，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv...8.countplot 该函数统计每个组别下的样本个数，用柱状图展示，基本用法如下 >>> sns.countplot(data=df, x="day", hue="sex") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。 计算下雨天的例子 在这里，我们将使用Pandas加载2014年西雅图市的每日降雨量统计信息(每天的降水量) #!...其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装 import seaborn; seaborn.set(color_codes=True)#设定颜色 # seaborn.distplot...一种更强大的模式是使用布尔数组作为掩码，以选择数据本身的特定子集。...易混淆 当使用＆和|在整数上，表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时，等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中，所有非零整数都将评估为True。
Seaborn简介 定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...， 涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量， 基本的一些参数包括'x'、'y'、'data'，分别表示x轴，y轴， 以及选择的数据集。...'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 sns.set_style('white') #设置图形背景样式为white 直方图 #语法 ''' seaborn.distplot...计数条形图:countplot #语法 ''' seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=...()会自动统计该字段下各类别的数目 sns.countplot(x='菜系',color="salmon",data=df,ax=axes[0]) #同样可以加入hue参数 sns.countplot(
下列代码读取问卷数据，并对 matplotlib、seaborn 的字体进行设置，其中还包括了，如何在 macOS 里显示中文。...['figure.dpi'] = 150 # 让 matplotlib 支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 让 seaborn 的文字大一些...sns.set( font='SimHei', font_scale=1.2) # # 让 MacOS 下的 Matplotlib 与 Seaborn 支持中文 # plt.rcParams['font.family...CSV 与 Excel 是最流行的文件类型，真是让人喜忧参半。 sns.countplot(y='您常用哪个读写器读取数据？'...我们还提出了一些问题，用以了解用户最想要的功能。 sns.countplot(y='您现在最想看到的改进是什么？'
图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。...以下是Seaborn库的一些主要特点： 美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。...y="day", hue="smoker", orient="h" ) plt.show() 图片 计数柱状图sns.countplot 用于统计DataFrame中某个字段的不同取值数量...element="poly") # bars step poly ；控制密度图显示方式 plt.show() 图片 分布图sns.displot 基础分布图 默认情况下是统计DataFrame中某个属性中不同取值出现的次数
在seaborn中，有几种不同的方法来可视化涉及分类数据的关系。类似于relplot()和scatterplot()或lineplot()之间的关系，有两种方法来创建这些图。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...在seaborn中，barplot()函数操作一个完整的数据集，并应用一个函数来获得估计值(默认取平均值)。...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...在seaborn中，使用countplot()函数很容易做到这一点: sns.catplot(data=titanic, x="deck", kind="count", palette="ch:.25
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