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【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
你知道 Python 是被称为 全能编程语言 的吗？是的，它确实是，虽然不应该在每个项目中都使用它。你可以使用它来创建桌面应用程序、游戏、移动应用程序、网站和系统软件。它甚至是最适合用于实现 人工智能 和 机器学习 算法的语言。因此，在过去的几周里，我为 Python 开发人员收集了一些独特的项目构想。这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是，你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强你的 Python 编程技能。让我们来一一看下。
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在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。
首先构造数据，这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series，如果是二维数组使用DataFrame。
50 种可视化图原地址：https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python
思科一直与Avi Networks保持密切的合作，Avi Networks的主要业务是提供应用交付控制器服务，本周思科加入了Avi Networks的新一轮融资。
【小提琴图】其实是【箱线图】与【核密度图】的结合，【箱线图】展示了分位数的位置，【小提琴图】则展示了任意位置的密度，通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。 小提琴图的内部是箱线图（有的图中位数会用白点表示，但归根结底都是箱线图的变化）；外部包裹的就是核密度图，某区域图形面积越大，某个值附近分布的概率越大。 通过箱线图，可以查看有关数据的基本分布信息，例如中位数，平均值，四分位数，以及最大值和最小值，但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值（也就是数据分布极其不均匀），那么箱线图就无法展现这一信息，这时候小提琴图的优势就展现出来了！
前面经常推送各种动画视频，小伙伴们基本上都会问用什么软件制作的，然而有些东西并不是一个软件就能搞定的，或者叫术业有专攻，做什么就用什么软件，小编收集到各种工业软件，还有对应的说明，对你应该有帮助。
本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB（时间序列数据库）中不断更新的时间序列数据。
根据调查，26.6%的女性遭遇过公交车性骚扰，除了采取“瞪他”的反应之外，最多的反应是“默默离开”。正是因为受侵害者的默不作声，助长了施害者的气焰，使得更多的人遭受“咸猪手”的骚扰。当然，也有一些女性不甘于就这样忍气吞声，选择勇敢地站出来，指控施害者。 不管施害者是否已被绳之于法，遗留在受侵害着内心的那一抹阴影始终挥之不去。为了避免更多性侵受害者的出现，Vantage Point联合创始人兼CEO Mercer Mercer在Indiegogo发起了一项众筹活动，为《Vantage Point》募集资金。
大家都知道，Matplotlib是Python的可视化库，功能很强，可以绘制各种图。一些常规用法前不久分享过Matplotlib官方出品的cheatsheet：Matplotlib官方小抄手册公开，配套可视化代码已打包！
不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！
四通道的内存有提升，但是性价比不是很好，如果是发烧友那不需要考虑什么了，如果是实用主义者四通道带来的性能的提升可能不会在使用中有太多的明显的感受。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
桑基图是展现数据流动的很好工具，是一种特定类型的流量图。在这个图中，指示箭头的宽度与流量大小成比例。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第8章，分布可视化的案例相关。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
可以看到，虽然结果差不多，不过代码量瞬间就上去了，如果你是Matplotlib高手可能会用更简洁的代码制作，但一定没有pandas一行代码来的方便！
总第57篇 01|Figure和Subplot: matplotlib的图像都位于figure对象中，相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。subplot是用来存放坐标系的，一个figure中可以有多个subplot。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn import numpy as np fig=plt.figure() ax1=f
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能，当然还是依赖matplotlib库的，只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
今天给大家介绍一个非常好用的Python语言可视化工具包-plotnine,让你轻松绘制R语言中的统计图形~~
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，强烈推荐大家阅读后续内容。 如果觉得内容不错，欢迎分享到您的朋友圈。 Tips： （1）本文原文部分代码有不准确的地方，已进行修改； （2）所有正确的源代码，我已整合到 jupyter notebook 文件中，可以在公众号『Python数据之道』后台回复 “matplotlib”，可获得本文源代码； （3）运行本文代码，除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外，还需要安装其他的一些辅助可视化库，已在代码部分作标注，具体内容请查看下面文章内容。
二十、数据可视化 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 MatPlotLib 中的双向条形图 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据帧 raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'pre_s
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
通过设置plt.axis('off')可以把坐标轴刻度给关闭，我们就只会看到图，而看不到刻度
本文为大家介绍了如何在Python中使用由Facebook开发的Prophet库进行自动化的时间序列预测，以及如何评估一个由Prophet库所搭建的时间序列预测模型的性能。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是，你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强 Python 编程技能。
昨天行哥给大家统计了数据可视化前30张图表代码和案例给大家，今天把分享Python可视化案例TOP 50下，如果想转行做数据分析，这两篇推文强烈建议收藏，对于学习有任何问题都可以点击阅读原文向行哥提问哦
散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10)) df.plot() plt.show
这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。 或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。
导读：本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，强烈推荐大家阅读后收藏。
=============================================== 相关性是两个变量之间关联的度量。当两个变量都有正太分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
在无论是线性模型或者svm等几乎所有的模型训练中都会用到的一项规则，那就是将训练数据分为训练数据和测试数据，来看使用训练数据训练出来的模型在测试数据上的效果
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折线图或折线图是一种将信息显示为一系列数据点的图表，这些数据点由直线段连接。 它与散点图相似，不同之处在于测量点是有序的（通常是按其x轴值排序）并与直线段相连。
正所谓“一图胜千言”，数据可视化是数据科学中重要的一项工作，在面对海量的大数据中，如果没有图表直观的展示复杂数据，我们往往会摸不着头脑。通过可视化的图表可以直观了解数据潜藏的重要信息，以便在业务和决策中发现数据背后的价值！
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