卡方分布和 Zipf 分布模拟及 Seaborn 可视化教程
卡方分布 简介 卡方分布是一种连续概率分布,常用于统计学中进行假设检验。它描述了在独立抽样中,每个样本的平方偏差之和的分布。卡方分布的形状由其自由度 (df) 参数决定,自由度越大,分布越平缓。 参数 卡方分布用两个参数来定义: df:自由度,表示卡方分布的形状。自由度必须为正整数。size...

多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程
多项分布 简介 多项分布是二项分布的推广,它描述了在 n 次独立试验中,k 种不同事件分别出现次数的离散概率分布。与二项分布只能有两种结果(例如成功/失败)不同,多项分布可以有 k 种(k ≥ 2)及以上的不同结果。 参数 多项分布用三个参数来定义: n:试验次数...

数据结构可视化 Graphviz在Python中的使用 [树的可视化]
1. Graphviz 相关介绍 1.1 安装 安装直接在shell里面pip就好了,代码如下: pip install graphviz ...
![数据结构可视化 Graphviz在Python中的使用 [树的可视化]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/w2a72w4omzoyy_f0d926f005504db5957d2e7ac3b5a76a.png)
lasso路径可视化 python
Lasso路径可视化 Python 在机器学习中,Lasso回归是一种常见的特征选择技术,可以帮助我们筛选出最重要的特征。在实际应用中,了解Lasso路径对于理解模型行为和特征选择过程非常重要。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库来可视化Lasso路径。 Lasso回归简介 Lasso回归是一种线性回归的变体,通过在损失函数中添加L1范数惩罚,促使模型...
Anaconda配置可视化绘图库seaborn的方法
本文介绍在Anaconda的环境中,安装Python语言中,常用的一个绘图库seaborn模块的方法。 seaborn模块是基于Matplotlib的数据可视化库,它提供了一种更简单、更漂亮的界面来创建各种统计图形。seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化,使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。在我们之前的很多博客中,也都介绍过这一模块的具体使用方法与....

神器,轻松可视化Python程序调用流程
今天我们来分享一个 Python 领域的神级第三方库 -- pycallgraph,通过该库并结合 graphviz 工具,就可以非常方便的完成 Python 应用程序调用流程的可视化工作我们先来看下效果图怎么样,很是惊艳吧~下面我们就来一起完成这个可视化过程安装 graphviz 工具生成图片的过程,是依赖工具 graphviz 的,我们先进行下载安装下载地址http://www.graphv....

【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】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[....

精美可视化:Python自动化生成漂亮的测试报告
思路流程 封装读取数据,让所有数据都能够再excel中填写,不再填写任何一行逻辑代码 通过unittest框架的discover()找到匹配的测试用例,由HTMLTestRunner的run()方法执行测试用例并生成最新的测试报告。 集成TestResult,增加一些获取数据逻辑,将数据封存输出,结合jinja2模板引擎,生成报告 将报告路径及收集的结果参数传给发送邮件,钉钉通...

可视化 | Python直观展示--中国代表团冬奥会荣耀时刻!
大家好,我是欧K~今天是北京冬奥会第14个比赛日,中国代表团获得7金4银2铜的优异成绩,目前排名奖牌榜第四,创造了冬奥会新的记录。接下来我们用python复现中国代表团荣耀时刻时间线,希望对你有所帮助(文末附有文件获取方式)。先看看效果:1. 获取数据df = pd.read_csv('冬奥会荣耀时刻.csv')我们需要用到这几列:awardTimesportsNamebigItemNamemi....

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