摘要：
1. 计算每一种的比例的百分比 2. 通过pd将数据导入，进行缺失值补充，画出特征的PCA图 阅读全文
摘要：
1。 画出一个基本的饼图，通过plt.pie() 2. 设置子图布局，通过plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0)) 3. 在一个大图里面嵌套一个小图， 通过添加一个坐标系来完成 fig.add_axes([left, bottom, width, height]) 4. in 阅读全文
摘要：
1. 画三维图片图 axes = Axes3D(fig)这一步将二维坐标转换为三维坐标，axes.plot_surface() 2. 构造三维坐标系的两种方法， 同时画三维曲线图ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') ax = fig.gca(project 阅读全文
摘要：
1. 画基本的散点图 plt.scatterdata[:, 0], data[:, 1], marker='o', color='r', label='class1', alpha=0.4) np.random.multivariate_normal 根据均值和协方差生成多行列表 2. 将散点图的文 阅读全文
摘要：
1.plt.hist(array, bins, color) # array表示数值， bins表示的是bin的范围 2. 将两个直方图放在一张图上 阅读全文
摘要：
盒图由五个数值点组成，最小观测值，下四分位数，中位数，上四分位数，最大观测值 IQR = Q3 - Q1 Q3表示上四分位数， Q1表示下四分位数，IQR表示盒图的长度 最小观测值 min =Q1 - 1.5*IQR 最大观测值 max=Q3 + 1.5*IQR ， 大于最大值或者小于最小值就是离群 阅读全文
摘要：
1.画两个条形图，bar和barh， 同时axes[0].axhline画一条横线，axes[1].axvline画一条竖线 2.根据条形图y的大小设置每个条形图的颜色 3.fill_between 进行填充操作， .consum 表示的是进行累加操作，将前一个值累加到当前值 4. fill_bet 阅读全文