matplotlib 是Python下的一个高质量的画图库,可以简单的类似于MATLAB方法构建高质量的图表. 原始文章地址:http://zanyongli.i.sohu.com/blog/view/195717824.htm 学习心得: 笔记参照<用Python做科学计算>的matplotlib部分. 凡例:a. [float]表示对象类型是float,用时不用加'['和']'.b. 代码中的跳格表示换行. Chap 5 matplotlib-绘制精美的图表 1. artist对象的set…

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

本文为学习笔记----总结!大部分为demo.一部分为学习中遇到的问题总结.包含怎么设置标签为中文等.matlab博大精深.须要用的时候再继续吧. Pyplot tutorial Demo地址为:点击打开链接  一个简单的样例: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 4, 9, 16]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 执行结果为: 我仅仅指定了一组li…

原  Matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backgr…

网上学习资料:https://2d.hep.com.cn/1865445/9 numpy库内容: 函数 描述 np.array([x,y,z],dtype=int) 从Python列表和元组创造数组  np.arange(x,y,i) 创建一个从x到y,步长为 i 的数组  np.linspace(x,y,n) 创建一个从x到y,等分成 n 个元素的数组  np.indices((m,n)) 创建一个 m 行 n 列的矩阵 np.random.rand(m,n) 创建一个 m 行 n 列的随机数…

在机器学习中,经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合,进而找到数据的规律,从而达到预测的目的.用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度,同时也可用于后续的解释和阐述工作. 这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/unemployment-rate-1948-2010.csv 准备工作:先导入matplotlib和pand…

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体…

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt postage=pd.read_csv(r"http://datas…

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) …

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取excel文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt population=pd.read_ex…