Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。小提琴图是箱线图与核密度估计 (KDE) 的结合。它更容易分析和理解数据的分布方式。小提琴的宽部分表示数据密度较高。小提琴的窄部分表示数据密度较低。每个类别中的箱线图内的四分位距范围和数据的高密度部分落在同一区域内。小提琴图函数的语法seaborn.violinplot(x, y, hue, data, …)让我们看看如何拆分... 阅读更多

如果我们希望比较类别中存在的数据，则可以使用箱线图。它是一种利用四分位数来理解数据集中数据分布的方式。它由从箱体延伸出的垂直线组成。这些扩展称为须线。这些须线告诉我们数据在上下四分位数之外的变化情况。这就是为什么箱线图也称为须线图。数据中的异常值将作为单个点绘制。小提琴图是箱线图与核密度估计 (KDE) 的结合。它更容易... 阅读更多

Seaborn 库有助于数据可视化。它带有自定义主题和高级接口。散点图提供的信息有限，因为它们只能告诉我们给定数据类别中值的分布情况。如果我们希望比较类别中存在的数据，则需要使用不同的技术。这就是箱线图发挥作用的地方。它是一种利用四分位数来理解数据集中数据分布的方式。它由从箱体延伸出的垂直线组成。这些扩展称为须线。这些须线谈论... 阅读更多

我们将使用 Seaborn。Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在将某些过滤器应用于它时它的行为方式。“stripplot”函数用于至少一个变量是分类变量的情况。数据以排序的方式沿其中一个轴表示。但缺点是某些点会重叠。这就是必须使用“抖动”参数来避免变量之间重叠的地方。它在... 阅读更多

机器学习处理从数据中创建模型并在从未见过的数据上进行泛化。提供给机器学习模型作为输入的数据应该是系统能够正确理解的，以便它能够解释数据并产生结果。数据可视化是一个重要步骤，因为它有助于理解数据中发生了什么，而无需实际查看数字并执行复杂的计算。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在将某些过滤器应用于它时它的行为方式。“despine”函数可用于... 阅读更多

机器学习处理从数据中创建模型并在从未见过的数据上进行泛化。提供给机器学习模型作为输入的数据应该是系统能够正确理解的，以便它能够解释数据并产生结果。Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在将某些过滤器应用于它时它的行为方式。Seaborn 库包含一个名为“set_Style()”的接口，可帮助使用不同的样式。主题... 阅读更多

将一系列值转换为标准化范围的值的过程称为归一化。这些值可能介于 -1 到 +1 或 0 到 1 之间。数据也可以通过减法和除法进行归一化。让我们了解 L2 归一化是如何工作的。它也称为“最小二乘法”。此归一化以这样的方式修改数据，即每行数据的平方和保持为 1。让我们看看如何在 Python 中使用 Scikit learn 实现 L2 归一化 -示例import numpy as np from sklearn import preprocessing ... 阅读更多

我们将使用 Seaborn 库，它有助于数据可视化。在构建回归模型时，会检查多重共线性。这是因为我们需要了解所有不同连续变量组合之间存在的相关性。如果变量之间存在多重共线性，我们必须确保将其从数据中删除。现实世界中的数据通常是非线性的。我们需要找到将此类非线性数据拟合到模型的机制。我们将使用 Anscombe 数据集来可视化此数据。“implot”函数与此非线性数据一起使用。以下是如何进行操作的示例 −示例import pandas as ... 阅读更多

有时，可能需要数学计算矩阵的逆并将运算结果用于其他目的。以下是手动查找矩阵逆的步骤。计算“未成年人”的值在此计算中，忽略当前行和列的值，并找到剩余值的行列式。计算出的未成年人存储在矩阵中。下一步是找到辅因子，其中“未成年人”矩阵中值的交替符号从“+”更改为“-”反之亦然。接下来，矩阵进行转置，即行... 阅读更多

让我们了解如何使用切片操作符“:”来访问特定范围内的元素。示例 实时演示导入 pandas 库import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh', 'kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_index) print("该序列包含以下元素") print(my_series) n = 3 print("最后 3 个元素为：") print(my_series[n:])输出该序列包含以下元素ab 34 mn 56 gh 78 kl 90 wq 123 az 45 dtype: int64 最后 3 个元素为：kl 90 wq 123 az 45 dtype: int64解释导入所需的库，并为方便起见赋予别名... 阅读更多