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摘要: 8.11 多个子图 原文:Multiple Subplots 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 有时,并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此,Matplotlib 具有子图的概念 阅读全文
posted @ 2019-01-19 11:25 绝不原创的飞龙 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.10 自定义颜色条 原文:Customizing Colorbars 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点,线条或区域颜色的连续标签,带 阅读全文
posted @ 2019-01-19 11:24 绝不原创的飞龙 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.9 自定义图例 原文:Customizing Plot Legends 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 绘图的图例将意义赋予可视化,为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何 阅读全文
posted @ 2019-01-19 11:23 绝不原创的飞龙 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.6 可视化误差 原文:Visualizing Errors 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 对于任何科学测量,误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要,甚至更重要。例 阅读全文
posted @ 2019-01-18 10:47 绝不原创的飞龙 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.4 简单的折线图 原文:Simple Line Plots 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 也许最简单的绘图是单个函数y = f(x)的可视化。在这里,我们将首先看一下这种 阅读全文
posted @ 2019-01-18 10:45 绝不原创的飞龙 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.2 Matplotlib 的应用 原文:matplotlib-applied 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0(原文协议:Apache License 2.0) 将 Matplotlib 可视化用于 Kaggle:泰坦尼克条形图,直方图,subplot2grid标准化绘图散点图, 阅读全文
posted @ 2019-01-18 10:44 绝不原创的飞龙 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 8.1 matplotlib 原文:matplotlib 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 致谢:派生于 Olivier Grisel 的 sklearn 和 IPython 并行机器学习 设置全局参数基本绘图直方图相同绘图上的两个直方图散点图 %matplotlib inline 阅读全文
posted @ 2019-01-18 10:43 绝不原创的飞龙 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # 7.15 高性能 Pandas:eval()和query() 原文:High-Performance Pandas: eval() and query() 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbo 阅读全文
posted @ 2019-01-14 11:11 绝不原创的飞龙 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 7.11 聚合和分组 原文:Aggregation and Grouping 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 大数据分析的必要部分是有效的总结:计算聚合,如sum(),mean 阅读全文
posted @ 2019-01-14 11:04 绝不原创的飞龙 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 7.9 组合数据集:连接和附加 原文:Combining Datasets: Concat and Append 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 一些最有趣的数据研究来自于不同 阅读全文
posted @ 2019-01-14 11:00 绝不原创的飞龙 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
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