随笔分类 - 可视化
发表于 2025-03-06 22:05阅读：9评论：0推荐：0
摘要：Python 搭建几个简单app 简单介绍： 使用streamlit 来搭建浏览器app Streamlit 是一个专为数据科学和机器学习设计的开源 Python 框架，可快速将数据分析脚本转化为交互式 Web 应用 App one 简单介绍： 该应用主要包含了两个功能：可视化 支持向量机（SVM）
阅读全文 »
发表于 2025-02-25 15:35阅读：5评论：0推荐：0
摘要：Scikit-Learn 数据 简单介绍： Scikit-Learn 除了完成监督学习和无监督学习之外，还提供了丰富地样本数据集、样本数据生成函数与数据处理方法。 实现机器学习算法地训练、评估与预测。 包含有样本数据集、生成样本数据、特征工程以及数据分割。 处理离群值 简单介绍 离群值也叫逸出值，是
阅读全文 »
发表于 2024-11-11 16:30阅读：14评论：0推荐：0
摘要：Plotly常见可视化方案：以鸢尾花数据为例 简单介绍： Ploty库也有大量统计可视化方案，并且这些可视化方案具有交互化属性。 主要对鸢尾花数据进行处理与可视化。 所展示的结果为交互界面的截图情况，这里不能进行交互。 使用Plotly绘制散点图与箱型图，分类展示“花萼宽度” 说明： 类似'spec
阅读全文 »
发表于 2024-10-28 15:36阅读：14评论：0推荐：0
摘要：数据 主要是对Pandas相关的数据帧等做处理和一定的可视化 Pandas对数据帧各列的运算 import seaborn as sns import pandas as pd #从Seaborn 当中导入鸢尾花数据帧，并处理 iris_df=sns.load_dataset("iris") X_d
阅读全文 »
发表于 2024-10-25 09:14阅读：7评论：0推荐：0
摘要：NumPy数组规整 对数组进行各种变化 转换数组形状 import numpy as np a=np.arange(1,6+1) b=np.reshape(a,(2,3)) print(a) print(b) flag=np.shares_memory(a,b) print(flag) #当其返回为
阅读全文 »
发表于 2024-10-23 09:43阅读：13评论：0推荐：0
摘要：前言 简单说明： 简单情况：主要记录学习Python的简单情况，包括代码与结果，以及关键注释 工具与来源： 以下代码与结果都可在JupyterLab上实现，更多情况可看Github 使用 NumPy 可视化数学函数 1.可视化 f=x1*e(-x12-x22) import numpy as np
阅读全文 »
