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Python基础绘图教程（一）

作为一名科研人员，如何更好的绘制图像一直是小编关注的问题，尤其在写论文的时候，一张美观、制作精良、逼格高大上的配图无形间就给你的论文加上了梦想冲击顶刊的翅膀。...Python是一种耳熟能详的程序设计语言，具有较强的可视化能力，较常使用的可视化库主要有matplotlib（https://matplotlib.org/）、seaborn（http://seaborn.pydata.org...= 200 x = np.random.uniform(-2, 2, npts) y = np.random.uniform(-2, 2, npts) z = x * np.exp(-x**2 - y...y) # on a grid defined by (xi, yi). triang = tri.Triangulation(x, y) interpolator = tri.LinearTriInterpolator...(triang, z) Xi, Yi = np.meshgrid(xi, yi) zi = interpolator(Xi, Yi) # Note that scipy.interpolate provides

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集成学习-Bagging和Boosting算法

as sns def plot_boundary(model, axis): # 画边界 x0, x1 = np.meshgrid( np.linspace(axis[0]...核心问题就是权重的调整和结合策略，主要有3种算法：Adaboost、GBDT、XGBoost。...as sns def plot_boundary(model, axis): # 画边界 x0, x1 = np.meshgrid( np.linspace(axis[0]...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')...(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(data=cm, annot=True, cmap='GnBu', fmt='d') #plt.xlabel('Real')

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010.python科学计算库seaborn(下)

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() ?...sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips) plt.show() ?...sns.violinplot(x="total_bill", y="day", data=tips, inner=None) plt.show() ?...sns.pointplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic) plt.show() ?...---- Heatmap import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np uniform_data =

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关系（二）利用python绘制热图

快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法不同输入格式的热图 import matplotlib.pyplot as plt import...=0.8, style="white") # 解决Seaborn中文显示问题 # 初始化 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) # 宽型：是一个矩阵，其中每一行都是一个个体...(corr_matrix, mask=mask, square=True) ax.set_title('方型-对角矩阵') # 长型：每一行代表一个观测结果，输入三个变量（x,y,z） people...(df, linewidths=2, linecolor='yellow') ax.set_title('自定义网格线') # 移除x、y或者颜色bar ax = plt.subplot2grid((

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Python简单高效的可视化神器——Seaborn

如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充我们也在文章Python可视化工具概览中介绍了，seaborn其实是在matplotlib...() x = np.linspace(0,20,8) y_bar = np.random.randint(5,20,8) y_line = y_bar plt.figure(figsize=(8,6...)) plt.bar(x, y_bar, color='r') plt.plot(x, y_line, '-o', color='g') plt.tick_params(labelsize='15',...3. heatmap seaborn.heatmap() 主要是用于绘制热力图，也就类似于色彩矩阵。常用于相关系数矩阵的可视化，评估变量之间的相关性。...highlight=heatmap#seaborn.heatmap plt.show() ? 4.

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分类-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

这就是贝叶斯定理解决的问题。...朴素贝叶斯 ---- 但是上述模型中存在一个头疼的问题： P(X_1=x_1,X_2=x_2,\dots,X_n=x_n|Y=C_k) 很难求出，比如有50个特征，每个特征只有2个属性，那么特征排列组合得到的计算量都有...as sns def plot_boundary(model, axis): # 画边界 x0, x1 = np.meshgrid( np.linspace(axis[0]...as sns def plot_boundary(model, axis): # 画边界 x0, x1 = np.meshgrid( np.linspace(axis[0]...(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='Accent') # 数据点 #cm = pd.crosstab(y_pred, y_test) # 混淆矩阵 #sns.heatmap(

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机器学习-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

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数据分析入门系列教程-常用图表

实现散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, c=None, marker=None) 几个重要的参数 x，y：数值坐标 c：点的颜色 marker：标记的符号，可以选择...折线图 matplotlib 实现折线图 matplotlib.pyplot.plot(x, y) x，y：分别是横纵坐标，x 需要是按照大小排序的数组 seaborn 实现折线图 seaborn.lineplot...直方图 matplotlib 实现直方图 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None) x：要输入的一维数组 bins：是直方图中区域的数量 seaborn 实现直方图 seaborn.distplot...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据

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seaborn常用的10种数据分析图表

(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() 3、线型图函数sns.lineplot 绘制折线图和置信区间 import seaborn as...= sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri) plt.show() 4、箱线图函数seaborn.boxplot import seaborn...ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() 5、直方图函数seaborn.distplot import seaborn...(0) x = np.random.randn(1000) ax = sns.distplot(x) plt.show() 6、热力图函数seaborn.heatmap import numpy...") ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\ plt.show() 9、计数条形图函数seaborn.countplot

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数据可视化第二版-03部分-11章-相关

# matplotlib画图中文显示会有问题，需要这两行设置默认字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus...import HeatMap import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(...2- from pyheatmap.heatmap import HeatMap import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...), int(Y[i]), 1] data.append(tmp) heat = HeatMap(data) heat.clickmap().show() # 点击图 heat.heatmap...().show() # 热图二维密度图二维密度图1- import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（14）使用seaborn绘制热图

vmin, vmax : 显示的数据值的最大和最小的范围 ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1) **cmap : matplotlib颜色表名称或对象，或颜色列表，...cbar : 是否绘制颜色条：colorbar，默认绘制 cbar_kws : 未知 **cbar_ax : **显示x-y坐标，而不是节点的编号 square : 为‘True’时，整个网格为一个正方形...image import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() import matplotlib.pyplot...(label_y, rotation=45, horizontalalignment='right') label_x = ax.get_xticklabels() plt.setp(label_x,...rotation=45, horizontalalignment='right') plt.xlabel('x.num')#设置坐标名称 plt.ylabel('y.num') plt.title('Plotting

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seaborn数据可视化简单教程

文章目录 seaborn 安装源代码 seaborn 安装 pip install seaborn 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @...Describe: pip install seaborn @Evn : @Date : 2019-07-28 11:29 ''' ''' 数据可视化 ''' import matplotlib.pyplot...") #plt.show(1) from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot...) Y = np.arange(-10, 10, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) surf =...ax.plot_surface(X, Y, Z

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Pandas 高级教程——数据可视化

安装 Pandas 及相关库确保你已经安装了 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。...如果尚未安装，可以使用以下命令： pip install pandas matplotlib seaborn 2....seaborn as sns %matplotlib inline 3....盒图使用 Seaborn 绘制盒图： # 盒图 sns.boxplot(x='Category', y='Value', data=df) plt.show() 8....热力图使用 Seaborn 绘制热力图： # 热力图 heatmap_data = df.pivot('Feature1', 'Feature2', 'Value') sns.heatmap(heatmap_data

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EDA中常用的9个可视化图表介绍和代码示例

(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title('Box Plot of Total Bill by Day') plt.show() 3、密度图作为数据科学家...，建议使用密度图而不是直方图，因为我们猜测最佳的装箱数量是有问题的。...(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.title('Scatter Plot of Total Bill vs....(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.title('Line Plot of Tip Over Total Bill') plt.show() 6、热图...(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title('Violin Plot of Total Bill by Day') plt.show() 8、子图

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TensorFlow Plot (tfplot)

@tfplot.autowrapdef plot_scatter(x, y): # NEVER use plt.XXX, or matplotlib.pyplot....y, *, ax, color='red'): ax.set_title('x^2') ax.scatter(x, y, color=color)x = tf.constant(np.arange...= rs.randn(100)y = 2 * x + rs.randn(100)fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(x, y)ax.set_title("Created...This is very useful for visualization.# @seealso https://seaborn.pydata.org/examples/heatmap_annotation.htmltf_heatmap...For example,>>> import seaborn.apionly as sns>>> tf_heatmap = tfplot.wrap_axesplot(sns.heatmap, name=

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独家 | 80%的时间中，数据科学家使用的20%探索数据的图——您需要了解的探索性数据分析（EDA）

EDA 在数据科学/机器学习工作流程中非常重要，真正的问题应该是 "没有 EDA 我们该怎么办！"医生在给病人开药或治疗之前，总是要做一些检查，问一大堆问题等等。...Seaborn 和 matplotlib 库 2. 来自 Seaborn 的 "Tips "数据集现在，首先是数据科学家使用次数多的其中几个绘图。 1....(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title('Box Plot of Total Bill by Day') 3....(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.title('Scatter Plot of Total Bill vs....(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.title('Line Plot of Tip Over Total Bill') 6.

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Python 高级绘图：探索数据可视化

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成示例数据x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y = np.sin...(x)# 绘制折线图plt.plot(x, y, label='Sin Curve')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Sine Wave')plt.legend...()plt.show()使用 seaborn 库创建美观的图表seaborn 是基于 matplotlib 的一个高级绘图库，提供了更具吸引力的默认样式。...import seaborn as snsimport pandas as pd# 生成示例数据data = {'X': np.random.randn(100), 'Y': np.random.randn...(-2, 2, 100)y = np.linspace(-2, 2, 100)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z = np.sin(np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2))#

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Matplotlib与Seaborn在Python面试中的可视化题目

本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....提供如下代码：import seaborn as sns# 箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)# 热力图corr = df.corr()sns.heatmap...(corr, annot=True)# 小提琴图sns.violinplot(x='category', y='value', data=df)3....import displaydef plot_sine(freq): x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) y = np.sin(freq * x) plt.plot...混淆Matplotlib与Seaborn功能：理解两者的定位与互补关系，合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师的必备技能。

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Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

二、快速优化Matplotlib绘制的图形 Matplotlib 绘图的默认图像样式算不上美观，可以使用 Seaborn 完成快速优化。使用 Matplotlib 绘制一张简单的图像。...import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] y_bar = [...x, y_line, '-o', color='y') [0d23ad19173e1e463c3bfaf0ed69a91b.png] 使用 Seaborn 完成图像快速优化。...import seaborn as sns sns.set() # 声明使用 Seaborn 样式 plt.bar(x, y_bar) plt.plot(x, y_line, '-o', color...='y') [b6f4a467d249c501f7d5a7583d91f89c.png] 可以发现，相比于 Matplotlib 默认的纯白色背景，Seaborn 默认的浅灰色网格背景看起来的确要细腻舒适一些

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seaborn可视化入门

seaborn可视化入门案例部分案例01-pairplot对图案例02-heatmap热力图案例3boxplot箱型图案例4violin小提琴图案例5 Density plot密度图案例部分...案例01-pairplot对图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import os...= iris['sepal_length'], data = iris) plt.show() 多个箱线图： import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as...、y轴及数据源 ax = sns.boxplot(x = "species", y = "sepal_length", data=iris) # 计算每组的数据量和中位数显示的位置 #medians...color='w', weight='semibold') plt.show() import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt import pandas

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