import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist()
plt.plot()
plt.pie()
plt.bar()
plt.show()
plt.scatter()
delimiter: 分隔符, 用於分隔檔案中每行的內容放入到矩陣中
dtype: 矩陣中的型別, attention: numpy矩陣中的所有元素是同乙個型別
skip_header: 是否跳過首行
對於二維矩陣元素的獲取:
[2:3, 3:4]: 逗號左側表示對行的切片, 逗號右邊表示對列的切片
series.index返回index序列
series.sortindex排序index
series.sortvalues排序values
series[0]|series['str']: 返回索引對應的value
import matplotlib.pyplot as pltx_values = ['mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri', 'sat', 'sun']
y_values = [100, 200, 300, 120, 12, 213, 123]
x_label = 'days'
y_label = 'rain flow'
line_color = 'red'
legend_string = 'trend'
plt.plot(x_label, y_label, c=line_color, label=legend_string) # plot函式作用: 畫出圖或者線(指的僅僅是折線, 柱形圖的, 並不包含座標的繪畫)
plot函式引數介紹:
1: x軸資料序列
2: y軸資料序列
3: c: 折線的顏色
4: label: 折線對應的名稱
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
plt.title('demo')
plt.ledend(loc='best') # 顯示折線對應的label, 就是圖例
plt.xticks(rotation=45) # 設定x軸顯示的資料的傾斜度為45, 便於顯示標籤
plt.show() # 顯示圖形
Python在資料科學，工作方面需要技能有哪些？
python在資料科學，機器學習，深度學習工作方面需要的十大技能有哪些？來，看過來，我帶你了解.1.從檔案或 讀取資料 2.把資料寫入檔案或 3.了解各種資料型別data types 4.會編寫函式 5.資料清洗 numpy pandas 6.資料視覺化 matplotlib seaborn 7.機...
GPU 加速資料科學工作流程
gpu 加速資料科學工作流程 gpu accelerate your data science workflows 傳統上，資料科學工作流程是緩慢而繁瑣的，依賴於cpu來載入 過濾和運算元據，訓練和部署模型。gpu大大降低了基礎設施成本，並為使用rapids的端到端資料科學工作流提供了卓越的效能 開...
python 教學工具 隨機點名提問答卷
說多都是淚,姑且這麼辦吧.import random as rd 人數 11 題數 30 已經提問過的人 沒有提問過的人 提問日誌 for i in range 人數 for i in range 題數 if len 沒有提問過的人 0 沒有提問過的人 sorted 已經提問過的人.copy 已經提...