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文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Jointplot

本期，我们继续来跟着案例学Seaborn之Jointplot。Jointplot 是 seaborn 中用于展示两个变量之间关系的图表，它的中心图通常是散点图（scatter plot）或六边形图（hexbin plot），表示两个变量的联合分布。此主图还附有沿轴（直方图Histogram或核密度估计KDE）的附加图，这些图分别显示每个变量的分布。一、案例学习我们还是采用mpg案例来进...

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跟着mpg案例学Seaborn之KDE

本期，我们继续跟着案例学Seaborn之KDE。在Seaborn中，KDE代表核密度估计（Kernel Density Estimation），这是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。KDE（核密度估计）图是直方图（Histgram）的平滑版本，表示连续随机变量的概率密度函数。y轴表示观察到变量的特定值的密度或可能性，x轴表示变量本身的值。一、案例学习 ...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Heatmap

本期，我们来学习Seaborn中的Heatmap热力图。heatmap是一种用于展示矩阵数据的热图。热图通过颜色的变化来表示数据值的大小，非常适合用来展示数据表、相关性矩阵、聚类结果等。一、mpg数据集中各列数据之间的关系heatmap图 #先把所有数据列选出来num_cols...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

本期，我们来介绍一下Seaborn中的Scatter（散点图），散点图是一种基础且功能强大的图表类型，它通过在二维平面上绘制点来展示两个变量之间的关系。在Seaborn中，散点图不仅能够展示变量间的相关性，还可以通过不同的颜色、大小和形状来展示额外的维度信息。Seaborn散点图的优势：1.美观的默认样式：Seaborn散点图拥有美观的默认配色方案和主题，使得图表看起来更加专业和吸引人。2.易于....

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更新时间 2024-09-29 12:16:33

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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