【数据分析与可视化】时间序列基础讲解与实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在很多行业，时间序列数据是一种重要的结构化数据类型，如金融、经济、生态学、神经科学和物理学等领域。在多个时间点观测或测量的数据形成了时间序列一、日期和时间数据类型1 datetime构造 Python标准库中包含了用于日期（date）、时间（time）、日历（calendar）等功能的数据类型，主要会用到datetime、time、cale....
【数据分析与可视化】Scipy中的优化、数据拟合及稀疏矩阵处理（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、Scipy中的优化SciPy.optimize包提供了几种常用的优化算法，包括用来求有/无约束的多元标量函数最小值算法，最小二乘法，求有/无约束的单变量函数最小值算法，还有解各种复杂方程的算法1. 方程求解及求极值使用SciPy.optimize模块的root和fsolve函数进行数值求解线性及非线性方程求方程的根利用root函数求方程的解from....
【数据分析与可视化】使用pyecharts对App下载量数据进行可视化分析（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面针对一些App的下载量数据，使用pyecharts进行可视化分析，各类App某段时间的下载次数如下App 下载次数相机 &...
【数据分析与可视化】pyecharts可视化图表讲解及实战（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、pyecharts简介pyecharts是基于Echart图表的一个类库，而Echart是百度开源的一个可视化JavaScript库pyecharts主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观使用pyecharts时，需要安装相应的库，安装命令为：....
【数据分析与可视化】利用Python对学生成绩进行可视化分析实战（附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面对学生成句和表现等数据可视化分析1：导入模块import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams[....
【数据分析与可视化】Matplotlib中十大绘图模型的讲解及实现（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1：折线图折线图（line chart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。可以看作是将散点图，按照x轴坐标顺序连接起来的图形折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。同时还可以看出数量的差异，增长趋势的变化plot函数matplotlib.pyplot.plot(*arg....
【数据分析与可视化】利用Python对泰坦尼克号幸存者数据分析与可视化（附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面利用Seaborn库中自带的泰坦尼克号幸存者数据titanic进行数据分析与可视化实战1：导入模块import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_context("paper",font_....
【数据分析与可视化】Seaborn中常用绘图模型讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1. 直方图和密度曲线图Seaborn中利用distplot( )和 kdeplot( )绘制直方图和密度曲线图，distplot( )为hist加强版，默认情况下绘制一个直方图，并嵌套一个对应的密度图例：绘制iris数据集中Petal.Width的分布图import matplotlib.pyplot as plt import pandas....
【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战（图文解释 附源码）
需要源码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~设置pyplot的动态rc参数pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数在pyplot中几乎所有的默认属性都是可以控制的，例如视图窗口大小以及每英寸点数、线条宽度、颜色和样式、坐标轴、坐标和网格属性、文本、字体等两种方式可以设置参数，即全局参数定制和rc设置方法。 查看matplotlib的rc参数： &am...
利用Python和Pandas对小费数据集进行数据分析与可视化实战（超详细 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面主要对小费数据集进行数据的分析与可视化，用到的小费数据集来源于Python库的Seaborn中自带的数据，已被事先转存为Excel类型的数据首先导入模块并且获取数据import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline fdata=pd.read_excel('tips.xls')....
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