随笔分类 - python基础
摘要：In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns np.random.seed(0) sns.set() 画热力图 In [2]: uniform_d
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摘要：基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。然后，可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe()。最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作 当使用从
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摘要：In [2]: %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as
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摘要：Parameters：¶ 参数解释变量 x,y,hue 数据集变量 变量名 date 数据集 数据集名 row,col 更多分类变量进行平铺显示 变量名 col_wrap 每行的最高平铺数 整数 estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 矢量 ci 置信区间 浮点数或None n_boo
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摘要：In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as
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摘要：In [1]: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.set(rc={"figure.figsize":(6,6)}) 调色板¶ 颜色很重要 co
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摘要：1.显示百分比的柱状图 In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #导入数据 np.random.seed(0) df=pd.DataFrame(
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摘要：In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: def sinplot(flip=
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摘要：In [1]: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt 1.pie简单参数：plt.pie(x, explode=None, labels=None……） 属性说明类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数
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摘要：In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D %matplotlib inline cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合, 一般我们见到的三维曲面
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摘要：1.直方图¶ 1-1.简单的直方图绘制 一个histogram，通常可以用一个列向量表示（例子中的a，b），列向量里面的每一个值就是一个bin（a,b），比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。简单的说就是有多少条条状图 In [1]: import matplotlib.pyplot
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摘要：In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1.对轴的定义 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示Get Current Figure和Get Cur
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摘要：盒图¶ In [1]: %matplotlib inline np.random.normal()的意思是一个正态分布:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一
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摘要：In [1]: import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('nbagg') import matplotlib.pyplot as plt seed可以保证每次生成的随机数值是一样的，参数是确定随机数的生成起始位置，注意：不是seed(0
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摘要：In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline In [2]: plt.style.available#可以调用的风格 Out[2]: ['bmh', 'classic', 'dark_bac
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摘要：Matplotlib概述 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #pyplot是matplotlib的画图的接口 %matplotlib inline 魔法指令，作用：省略之后的plt.show()的步骤 In [3]:
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摘要：In [1]: import pandas as pd gl=pd.read_csv('./Titanic_Data-master/Titanic_Data-master/train.csv') gl.head() Out[1]: In [1]: import pandas as pd gl=pd.
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摘要：1.魔法指令:%matplotlib inline ；数据画图 In [1]: %matplotlib inline import pandas as pd In [2]: import numpy as np s=pd.Series(np.random.randn(10),index=np.ara
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摘要：1.指定倒序的索引 In [1]: import pandas as pd import numpy as np s=pd.Series(np.arange(5),index=np.arange(5)[::-1],dtype='int64')#index=np.arange(5),指定索引范围；[:
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摘要：In [1]: import pandas as pd import numpy as np s=pd.Series(['A','b','B','gaer','AGER',np.nan]) s Out[1]: 0 A 1 b 2 B 3 gaer 4 AGER 5 NaN dtype: object
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