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- python编程第十四课:数据可视化
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Python数据可视化:让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代,数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库,为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly,帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
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引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- [ Pyqt连接数据库/excel ] : 在Pyqt中使用python连接数据库+excel读写并导入mysql+系统登录界面+pyqt多窗口切换。
rqtz
PyQt系列项目开发pyqtmysqlexcelpython数据库
前言:首先本文是自己的智能车系统项目的第三篇文章,换句话说,本文是基于前两篇文章的一个拓展,前两篇文章连接:一:智能车上位机系统,pyqt下的socket通信,python实现服务器+客户端,文本+视频不定长字节传输,超详细,小白都能看懂_pyqtsocket上位机显示波形-CSDN博客二:PyQt5使用matplotlib画图,并嵌入qt控件中,涉及使用消息队列与共享内存来进行进程间通信或线程间
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构
chilavert318
熬之滴水穿石matplotlibpython
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- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
iCloudEnd
本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- day 34 打卡
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AI学习笔记python机器学习
day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
- 基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统
DeniuHe
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上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是,测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络(SiameseNet)进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器,通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
- python 柱状图 居中_Python matplotlib 柱状图
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python柱状图居中
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一
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2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表:'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler
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在数据分析和可视化领域,CSV和JSON是两种最常用的数据格式。本文将介绍如何使用Python处理这两种格式的数据,并利用Matplotlib和Cartopy等库生成专业的可视化图表。一、CSV数据处理与温度变化图1.1生成模拟天气数据我们首先创建一个生成模拟天气数据的Python脚本,将结果保存为CSV格式:python复制下载importcsvimportrandomfromdatetimei
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
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- python如何统计图片的颜色分布
detayun
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首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstallpillownumpymatplotlib然后,使用以下Python代码来统计图片的颜色分布:fromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcollectionsimportCounterimportos#1.读取图片image_path='your_image.
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一百天成为python专家
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4.1可视化介绍为什么要进行数据可视化?数据可视化=把抽象的数据“看得见”目的是让数据背后的规律、异常、趋势一目了然错误案例举例:饼图太多分块→看不出比例柱状图颜色混乱→无法聚焦图表标题模糊不清→不知图中所指4.2Matplotlib可视化4.2.1Matplotlib简介什么是MatplotlibMatplotlib是一个Python绘图库,广泛用于创建各种类型的静态、动态和交互式图表。它是数据
- Matplotlib 全面使用指南
过往入尘土
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安装与环境配置确保已安装Python3.6及以上版本。通过pip安装Matplotlib:pipinstallmatplotlib若需扩展功能(如3D绘图),可一并安装NumPy:pipinstallnumpy基础绘图折线图示例:importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,25,30]plt.plot(x,y,color='blue',lines
- 实践-python实现抽样分布描述及实践
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本周系实践课程,主要参考https://www.jb51.net/article/169033.htm中的实现。作业来源:数据科学家联盟公号importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdf=pd.read_excel('D:/Users/Desktop/Desktop/作业/data.
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功能概述这段代码是一个完整的图像数据处理流程,主要用于准备猫狗分类任务的训练数据。主要功能包括:加载猫和狗的图片数据集展示样本图片将图片统一调整为标准尺寸创建训练数据集保存处理后的数据以便后续使用详细代码解析1.导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2fromtqdmimporttqdmnumpy:用于数值
- 卷积神经网络实现猫狗分类
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在音频处理领域,背景噪声是一个常见的问题。为了提高音频的质量,我们需要对音频进行降噪处理。本文将介绍如何使用Python实现音频降噪。依赖库安装在开始之前,我们需要安装以下依赖库:pydub:用于音频文件的读取和写入。numpy:用于数组和数值计算。noisereduce:用于音频降噪。matplotlib:用于绘制波形图。使用以下命令安装依赖库:pipinstallpydubnumpynoise
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目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
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@疏锦行针对其他特征绘制单特征图和特征和标签的关系图,并且试图观察出一些有意思的结论单特征可视化importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspd#读取数据,这里假设数据文件名为data.csv,你需要根据实际情况修改文件名data=pd.read_csv('data.csv')#连续变量可视化示例plt.figure(fi
- 数据可视化——折线图
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#导入所需要的包importmatplotlib.pyplotasplt#设置图表样式plt.style.use('seaborn-v0_8')#增强中文字体配置-添加更多系统字体确保兼容性#增强中文字体配置-优先Windows系统常用字体plt.rcParams["font.family"]=["sans-serif"]plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimH
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@MMiL
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文章目录1fontdict参数的常用属性1.1使用示例1.2其他注意事项1.3结合其他参数各位老板好,在Python的Matplotlib库中,fontdict参数用于定义文本属性的字典。这些属性包括字体大小、颜色、样式等,主要用于控制标题、标签和其他文本元素的显示效果。通过将fontdict传递给相关函数(如plt.title、plt.xlabel等),可以自定义文本的外观。1fontdict参
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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