摘要: 在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下。 import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn 阅读全文
posted @ 2020-02-01 16:34 SupremeBoy 阅读(1736) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 调整子图布局,调用格式如下: subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) 参数 有六个可选参数来控制子图布局。值均为0~1之间。其中left、bottom、right、 阅读全文
posted @ 2020-02-01 11:59 SupremeBoy 阅读(1527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图。这里实例采用的数据集都是seaborn提供的几个经典数据集,dataset文件可见于Github。本博客只总结了一些,方便博主自己查询,详细介绍 阅读全文
posted @ 2020-02-01 11:52 SupremeBoy 阅读(521) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, 阅读全文
posted @ 2020-02-01 11:15 SupremeBoy 阅读(10538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: make_moons是函数用来生成数据集,在sklearn.datasets里,具体用法如下: Parameters: n_samples : int, optional (default=100) The total number of points generated. shuffle : bo 阅读全文
posted @ 2020-02-01 11:08 SupremeBoy 阅读(4672) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 原文链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 阅读全文
posted @ 2020-02-01 10:23 SupremeBoy 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.figure语法及操作(1)figure语法说明 figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True) num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称 figsize:指定 阅读全文
posted @ 2020-02-01 10:20 SupremeBoy 阅读(25868) 评论(0) 推荐(0) 编辑