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搜索资源列表

  1. 《Excel数据之美》试读样章

  2. 本书主要介绍基于Excel 2016的科学图表和商业图表的绘制方法，首次引入R ggplot2、 Python Seaborn、Tableau、D3.js、Matlab 2015、Origin等绘图软件的图表风格与配色方案，在无须编程的情况下，就能实现这些软件的图表风格；同时对比并总结了《华尔街日报》、《商业周刊》、《经济学人》等商业经典杂志的图表风格。在详细地介绍散点图、柱形图、面积图、雷达图等基本图表的基础上，同时增加介绍了Excel 2016新增的图表、Excel加载项Map Power

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-02-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：peter_zhang_jie

  1. data visualization.zip

  2. Python数据工程——No.3基本统计数据可视化源代码，主要实现了10种统计图形的绘制，使用了主要库有matplotlib、pandas、seaborn。欢迎下载，希望可以帮助大家。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：11264
    • 提供者：qq_34706280

  1. 二手车预测part1

  2. 数据集的探索（EDA）主要使用工具：pandas, numpy, matplotlib, seaborn, missingno总体流程第一步：数据的导入第二步：查看数据的基本信息对无关的columns进行处理第三步：对columns进行categories features和numerical features的分类数据特征的相关性分析类别特征的可视化 主要使用工具：pandas, numpy, matplotlib, seaborn, missingno 总体流程 第一步：数据的导入 trai

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38691703

  1. seaborn基本使用

  2. 1.关系图-散点图的绘制 2.关系图-折线图的绘制 3.分类图-分类散点图的绘制 4.分类图-分类分布图的绘制 5.分类图-分类统计图的绘制 6.分布图-单一变量分布图的绘制 7.分布图-二变量分布图的绘制 8.分布图-pairplot分布图的绘制 9.线性回归-线性回归图的绘制 10.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（1） 11.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（2） 12.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（3） 13.seaborn样式和风格设置 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：592896
    • 提供者：weixin_38724106

  1. python 进行各种回归

  2. 基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 继续学习网址：使用sklearn做各种回归 数据准备 from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use('fivethirtyeight') #设置matplotlib作图风格 impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_38697659

  1. oct20cloudguruchallenge:十月20云guruchallenge-源码

  2. IMDB电影推荐项目 请通读jupyter笔记本，其中逐步解释了如何实现此项目的方法。 我写了一个博客来解释我对相同方法的看法-https: IMDB（互联网电影数据库）是一家亚马逊公司，当涉及影音娱乐内容时，它是最大的数据集之一，它可以是电影，电视连续剧，短片或纪录片。 几天前，我才知道有关2020年10月发布的CloudGuruChallenge的信息。该项目的目标是使用任何技术工具来分析数据并做出一些推荐预测，例如课程推荐或电影推荐或歌曲推荐等。 目标：制作电影推荐引擎工具和技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：413696
    • 提供者：weixin_42144554

  1. reinforcement-learning-tutorials:强化学习的基本算法-源码

  2. 写在前面 本项目用于学习RL基础算法，尽量做到： 注释详细 结构清晰 代码结构清晰，主要分为以下几个脚本： env.py用于重建强化学习环境，也可以重新归一化环境，例如给动作加噪声 model.py强化学习算法的基本模型，局部神经网络，演员，评论家等 memory.py保存重放缓冲区，用于off-policy agent.py RL核心算法，某种dqn等，主要包含update和select_action两个方法， main.py运行主函数 params.py保存各种参数 plot.py利用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42114580

  1. data-science-python-exercises-源码

  2. Python练习 Python练习应用于数据科学，重点是图书馆知识。 这些简短的练习集对于学习Python语言并寻求新挑战的人们非常有用。 例如，对于已经具有Python基本知识和数据科学库知识的人，或者正在寻找一种在面试之前测试其知识的方法的人，这也非常有用。 内容： ; ; ; ; ; ; 如何处理实际的编程问题； 如何处理数据科学中的实际问题； 如何使用numpy，pandas，seaborn，plotly，scikit-learn，opencv，tensorfl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：438272
    • 提供者：weixin_42110533

  1. material_crack_DS_interview-源码

  2. 以下是各节： 数据科学速查表 包含将在访谈中要求提供的数据科学基本概念的备忘单： 数据科学电子书 包含我已阅读的有关数据科学和机器学习的书籍： 数据科学问题库 包含在实际数据科学访谈中提出的示例问题： 数据科学案例研究 包含与设计机器学习系统以解决实际问题有关的案例研究问题。 数据科学组合 本节包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合。 要获得更直观的浏览体验，请访问 推荐系统 ：我正在进行的与深度学习和推荐系统相交的研究工作。 ：设计了4种不同的模型来推荐MovieLens数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42117150

  1. Data-Visualization-With-Python:数据可视化是数据的图形表示，以便以交互方式有效地向客户，客户和利益相关者传达见解。 这是一种总结您的发现并将其显示为便于解释并有助于识别模式或趋势的形式的方法。 在本课程中，您将

  2. 使用Python进行数据可视化 数据可视化是数据的图形表示，以便以交互方式有效地向客户，客户和利益相关者传达见解。 这是一种总结您的发现并将其显示为便于解释并有助于识别模式或趋势的形式的方法。 在本课程中，您将学习如何创建有趣的图形和图表并对其进行自定义，以使它们更有效，更吸引观众。 教学大纲 模块1-可视化工具简介 数据可视化简介 Matplotlib简介 使用Matplotlib进行基本绘图 关于移民加拿大的数据集 线图 模块2-基本的可视化工具 面积图 直方图 条形图 单元3-专门的可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_42153691

  1. 沙圭-源码

  2. 沙圭 这是一个用Python编码的情感分析程序，具有基本的GUI，该程序使用numpy，tweepy，seaborn之类的库从Twitter抓取数据，并创建与政治主题相关的正负情感分析（输入搜索词）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42170790

  1. 体贴的-源码

  2. 周到的数据科学 内容 顶石 周到的顶点1 1987年至2015年美国购买力的基本分析 模组 单元7-使用Python的基本统计信息和概率 检查站4 绘图基础 泰坦尼克号 检查站5 周到的摘要统计 第11单元-面向数据科学家SQL 检查站4 SQL基础 检查站5 分组与汇总 检查站6 加盟和CTE 检查站7 SF_B＆B_Challenge 模块12-深入数据可视化和探索 检查站2 探索数据Seaborn 单元13-实验设计和A / B测试 检查站7 T检验练习 单元17-监督学习：模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42141437

  1. Python笔记本：所有Jupyter和Colab笔记本都在这里-源码

  2. Python笔记本 所有Jupyter和Colab笔记本都在这里 已完成：-Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Plotly和袖扣 参考：- 熊猫的基本运作 使用熊猫的基本描述统计 熊猫中的数据处理 使用熊猫合并数据 基本的matplotlib 西雅图图书馆 密谋和袖扣 地理规划

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42151772

  1. geoplot：适用于Python的高级地理空间数据可视化库-源码

  2. 地理图：地理空间数据可视化 geoplot是一个高级Python地理空间绘图库。 它是对cartopy和matplotlib的扩展，使制图变得容易：就像seaborn一样用于地理空间。 它具有以下功能： 高级绘图API ：geoplot是90％用例的制图绘图。 您在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。 本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦表面（地图）上？ 答案取决于您要描绘的内容。 geoplot提供了这些选项。 与ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42102634

  1. CNN疟疾检测-源码

  2. 该项目的详细文章可以在找到 目录 基本信息 在该项目中，我们已经开发了神经网络以使用卷积神经网络对细胞是否被感染进行分类。 我们使用了Kaggle提供的数据集，其中包含27558张受感染和未感染细胞的图像。 先决条件 要使用它，您需要满足以下条件： 1. Python3 2. Pip 正在安装 在计算机上获得必备条件后，执行以下命令： $ pip install -r requirements.txt 这将为您安装所有必需的库。 依存关系 使用以下项目创建项目： Keras： pip in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：356515840
    • 提供者：weixin_42132359

  1. Exploratory_Data_Analysis_Visualization_Python：使用PyData生态系统进行数据分析和可视化：Pandas，Matplotlib Numpy和Seaborn-源码

  2. Python中的探索性数据分析和可视化 Python编程第1和2部分 循环播放 功能 Lambda表达式 方法 科学 Matplotlib第1和2部分 子图 自定义情节外观 Matplotlib-基础 多图 子图 设置颜色 Matplotlib高级 对数刻度 文字注解 轴格 双轴 3D图 Matplotlib的FiveThirty38可视化 自定义刻度线和坐标轴 添加标题和字幕 添加签名栏 一维和二维数据的NumPy和Pandas 异同 皮尔逊的r函数 脾气暴躁的 创建数组 索引和选择 基本操

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42118161

  1. python-scientific-tools：讲课材料，Python Workshop：科学工具简介-源码

  2. python-scientific-tools Python Workshop，第9届LinuxFest，2017年5月 先决条件： 基本的编程知识 体验使用现代编程语言（C ++，Java，Javascr ipt，Php…）编写代码的经验 安装了Python 3的系统（首选3.4） 文本编辑器或IDE（首选PyCharm） 机器学习概念的基础知识（不必要） 标题： NumPy简介： Python数据结构 Python容器 NumPy软件包简介 使用NumPy数组 索引和切片 绘图工

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：317440
    • 提供者：weixin_42168745

  1. 数据可视化 (1).html

  2. python seaborn的基本使用

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：m0_46246301

  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
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