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  1. Python 数据可视化之matpotlib画图

  2. 入门级基础知识，对小白很友好，有兴趣的学习的朋友可以查阅。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：10240
    • 提供者：aijiankeji

  1. Python数据可视化之画图

  2. 安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib 导入matplotlib模块下的pyplot 1 折线图 from matplotlib import pyplot #横坐标 year=[2010,2012,2014,2016] #纵坐标 perple=[20,40,60,100] #生成折线图：函数polt pyplot.plot(year,perple) #设置横坐标说明 pyplot.xlabel('year') #设置纵坐标说明 pyplot.yl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38517728

  1. python数据可视化之Seaborn（二）

  2. 写在开头：在该系列第一篇文章介绍了一下整体seaborn对于画图整体风格与比例的调控，今天开始分享一下seaborn对于颜色的设计。该文章参考文献主要为学习路远老师的seaborn教程，会在结尾放上链接。 上节回顾：上一节分享了Seaborn绘图的整体颜色与风格比例调控，可点击链接查看。python数据可视化之Seaborn（一） Seaborn可视化内容安排 在Seaborn的学习中安排如下， 一、画风设置：会简单介绍一下绘图风格（一）与颜色风格（二）的设置； 二、绘图技巧：这里会介绍数据集（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：507904
    • 提供者：weixin_38659527

  1. pymde:最小失真嵌入-源码

  2. 聚四氟乙烯 有关PyMDE的官方文档，请访问 。 该存储库伴随着专着“ 。 PyMDE是一个Python库，用于为有限的一组项目（例如图像，生物细胞，网络中的节点或任何其他抽象对象）计算矢量嵌入。 PyMDE与其他嵌入库的不同之处在于，它提供了一种简单但通用的嵌入框架，称为最小失真嵌入（MDE）。使用MDE，可以轻松地重新创建知名的嵌入并创建适合您的特定应用程序的新嵌入。 PyMDE在运行时具有更专业的嵌入方法，因此具有竞争优势。使用GPU，它甚至可以更快。 初学者和专家都可以享受PyMDE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_42131439

  1. Python之Matplotlib文字与注释的使用方法

  2. 可视化对于大家来说确实是有关的，因为确实是直观的，每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗。但在另外一些场景中，辅之以少量的文字提示（textual cue）和标签是必不可少的。虽然最基本的注释（annotation）类型可能只是坐标轴标题与图标题，但注释可远远不止这些。让我们可视化一些数据，看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息。 首先导入画图需要用到的一些函数： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38604653

  1. Python之Matplotlib文字与注释的使用方法

  2. 可视化对于大家来说确实是有关的，因为确实是直观的，每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗。但在另外一些场景中，辅之以少量的文字提示（textual cue）和标签是必不可少的。虽然最基本的注释（annotation）类型可能只是坐标轴标题与图标题，但注释可远远不止这些。让我们可视化一些数据，看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息。 首先导入画图需要用到的一些函数： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38685173