Публикации по теме 'matplotlib'
Построение на Python с помощью Matplotlib: простые линейные графики
С помощью matplotlib мы можем создать кучу разных графиков на Python. Самый простой сюжет - это линейный сюжет. Здесь дан общий рецепт. Попробуйте сами здесь .
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y)
plt.show()
Распечатываем список углов по оси X и синуса x по оси Y.
x=[0, 30, 45, 60, 90]
y=[0, 0.5,1/2**.5,1.732/2, 1]
Выходной график:
Заголовок графика и маркировка осей
Заголовок может быть дан по команде.
plt.title( ‘Title of your choosing’ )
2...
ОЧИСТКА ДАННЫХ И РАБОТА С ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМИ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ МЕТОДЫ ИМПУТАЦИИ ДАННЫХ
ОЧИСТКА ДАННЫХ:
Данные реального мира собираются из нескольких ресурсов, и высока вероятность того, что данные будут повреждены. В наборе данных могут быть отсутствующие значения, и для его использования могут потребоваться некоторые преобразования. Очистка этих данных может заключаться в простом заполнении этих пустот с помощью техники, называемой вменением данных. Это одна из важнейших частей очистки данных, поскольку в будущем нам потребуется извлекать из нее данные, чтобы..
Модуль 9 — Библиотеки Python для статистики
В этом пошаговом руководстве мы познакомим вас с библиотекой matplotlib, и вместе с этим мы также понимаем, как мы используем этот пакет визуализации данных в python для отображения нашей важной информации в графической форме.
Давайте погрузимся!
Матплотлиб
Часто желательно нанести на график наборы данных и их важную статистику, чтобы лучше понять распределение данных. Matplotlib — это библиотека Python, которая предоставляет нам множество интерактивных инструментов для построения..
Предварительные требования Python для начала пути к машинному обучению
Добро пожаловать в иллюстрированное руководство по предварительным требованиям для Python. Эта прогулка дает исчерпывающий обзор функций языка программирования Python, которые вам необходимо освоить, чтобы начать базовое путешествие по машинному обучению. Это руководство включает списки, кортежи, словари, циклы for, операторы if, NumPy и MatPlotLib.
1. Переменные
В Python мы храним все фрагменты данных - числа, символы, строки и все остальное - как объекты и обращаемся к этим..
Как я изучаю машинное обучение — неделя 6: python и matplotlib (часть вторая)
На прошлой неделе мы рассмотрели основы пакета matplotlib и то, что мы можем с ним сделать, теперь мы увидим, как использовать его с pandas и numpy , чтобы использовать его эффективно.
Кадры данных Pandas
Фреймы данных Pandas — это наиболее распространенная структура данных, которую мы будем использовать, и мы, очевидно, можем построить их с помощью matplolib. Когда мы представили панд, мы использовали образец о бейсболистах всего с десятью строками, потому что я удалил их все, чтобы..
Прогнозирование покупок клиентов с использованием логистической регрессии
Классификация :
Категория проблемы, в которой переменная результата принимает дискретные значения.
Существует два типа классификации, которые можно решить с помощью логистической регрессии:
Бинарная классификация Полиномиальная классификация
Логистическая регрессия :
Это статистическая модель, которая принимает дискретные значения, а независимые переменные могут быть либо непрерывными, либо дискретными. Если переменная результата принимает два значения, то это называется..
Как создавать красивые тренды Matplotlib в Python
За 10 коротких шагов создайте полезные тренды в Matplotlib.
«Это проще, чем вы думаете…»
Это краткое пошаговое руководство позволит любому создавать полезные тренды в Matplotlib.
Примечание. Это руководство можно использовать как справочное или учебное пособие. Установка не в тему, поэтому размещены внешние ссылки.
Мы собираемся создать красивую диаграмму, как показано ниже:
Шаг 0: Установка Matplotlib и Jupyter. Это не так страшно, просто скачайте Anaconda или запустите..
