数据探索之基本数据特征分析方法数据探索是在拿到数据后必要做的一步，可以帮助我们更好地认识和了解数据集。这里主要介绍三种分析：分布分析，统计量分析和相关分析。分布分析定量数据分布分析需要了解数据分布是否对称，常用直方图。直方图的画法可见第12期学习笔记。在此基础上可以进行正态分布的检验。>>>import scipy>>>scipy.stats.normaltes
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2023-11-26 14:10:40
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出图需要，网上没找到能拿来就用的程序，可能是我没找到，然后一步一步整出来了，方法就是很好理解的那种，可能有更简单的函数可以一步到位，但我没找到，有的话请指教呜呜 思路很简单： 1.获得离散点们的三维坐标，为N*3的矩阵，选取想要填充的颜色，比如我打算填7个颜色，矩阵就是7行 2.求取点们两两之间的距离 3.把每个点和其他点距离加起来，当作这个点的密度，那肯定是距离之和越小密度越大 4.把距离分层，
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2023-11-30 15:24:23
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# Python三维热力图
在数据可视化中，热力图是一种常用的工具，可以直观地展示数据的分布和变化。而在Python中，我们可以利用一些库来绘制三维热力图，更加生动地呈现数据。本文将介绍如何使用Python绘制三维热力图，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是三维热力图
三维热力图是在二维平面上展示数据密度或分布的一种图表，通过不同颜色的渐变来表示数据的不同数值。相比于二维热力图
原创
2024-06-30 06:40:37
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三维场景里面想要表现出热力图, 最简单的就是投影(Projection)或者叫贴花(Decals)了, 不过最近也有不少通过生成3D热力图的例子, 比如高德接口已经提供了3D热力图 : 生成3D热力图的方式按照生产流程来看, 大概有那么几种 : 1. 获得的数据是散点数据, 需要我们自己生成一张高度图, 用高度图来生成 Mesh 网格, 然后自己绘制热力图的颜色
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2023-07-31 23:11:05
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说明今天早上看了下heatMap.js的源码，了解了他是如何绘制热力图的，这里我们抛开其数据处理的部分，聚焦热力图的绘制。如果要绘制一个点的热力图，可以简单是的使用createRadialGradient来实现，但是如果两个点的热力图发生了重叠，重叠部分当然不是简单的覆盖。这种情况下我们当然可以使用像素级的操作，结合两个点的热力图通过复杂的计算得到覆盖之后的热力图，但显然过于复杂。我们仔细观察下热
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2024-09-17 12:43:34
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# Python画三维密度热力图
## 引言
密度热力图是一种用于可视化二维或三维数据分布的图表。它可以帮助我们直观地观察数据的密度分布情况，从而更好地理解数据的特征和规律。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言画出三维密度热力图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。其中，`matplotlib`库用于绘制图表，`numpy`库用于进行数据处理和计算。
原创
2023-12-29 11:02:07
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python 可视化plotly 等高线热力图CSV文件数据如下，要求将第1列转速设置为x轴，第2列扭矩设置为y轴，第3列效率为等高线。思路分析： 1)在控制端输入文件路径，读取csv文件，该代码只对三列数据进行处理，多于或少于三列都会报错退出，且数据行只有第一行，且其余是数据行。对数据进行空数据行删除处理。 2）数据的预处理，x是第1列数据，y是第2列数据，画等高线Z则是一个数组，其数据格式应该
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2023-10-25 05:28:51
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文章目录cdata = [1 2 3 4 5; 5 4 3 2 1; 1 2 3 4 5; 5 4 3 2 1; 1 2 3 4 5];xvalues = {'1x', '2x', '3x', '4x', '5x'};yvalues = {'1y', '2y', '3y', '4y', '5y'};h = heatmap(xvalues, yvalues, cdata);
原创
2021-10-08 17:34:17
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\掌握Pyecharts：玩转多彩热力图的终极指南引言热力图在数据可视化中是一种强大的工具，可以直观地展示数据的分布情况和变化趋势。Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，提供了丰富的图表类型，包括热力图。在本文中，我们将深入探讨Pyecharts绘制多种炫酷热力图的参数说明和实际代码实战。准备工作首先，确保你已经安装了Pyecharts库。如果没有安装，可以使用以下命令
文章目录cdata = [1 2 3 4 5; 5 4 3 2 1; 1 2 3 4 5; 5 4 3 2 1; 1 2 3 4 5];xva
原创
2022-01-20 14:00:57
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python 可视化plotly 等高线热力图CSV文件数据如下，要求将第1列转速设置为x轴，第2列扭矩设置为y轴，第3列效率为等高线。思路分析：1)在控制端输入文件路径，读取csv文件，该代码只对三列数据进行处理，多于或少于三列都会报错退出，且数据行只有第一行，且其余是数据行。对数据进行空数据行删除处理。2）数据的预处理，x是第1列数据，y是第2列数据，画等高线Z则是一个数组，其数据格式应该如下
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2023-11-16 23:55:53
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新年快乐，时间过得真的是很快，已经到了新的一年了，今天小编给大家来介绍一款十分好用的可视化模块，D3Blocks，不仅可以用来绘制可动态交互的图表，并且导出的图表可以是HTML格式，方便在浏览器上面呈现。热力图热力图是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时需要指定颜色映射的规则。例如较大的值由较深的颜色表示，而较小的值由较浅的颜色表示等等。热力图适用于查看总体的情况，发现异常值、显示多个变
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2023-09-20 20:31:18
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三维地图服务器下载地址：http://download.bigemap.com/bm3Dserver.rar （最新版）安装以上SDK后，启动，启动面板上找到开发使用，如下图源代码：//注释：安装地图服务器后，下列代码中的 http://bigemap.com 替换成 http://localhost ，其他不变 <!DOCTYPE html><html><head> <meta c...
原创
2021-06-08 20:27:44
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## Python中三维数组：探究数据的新维度
在Python编程中，数组是一种常见的数据结构，用于存储多个元素。通常我们使用一维数组或二维数组来组织数据，但有时候我们需要处理更加复杂的数据结构。在这种情况下，三维数组成为一种不可或缺的工具。本文将介绍Python中如何使用三维数组，并通过实际代码示例展示其应用。
### 什么是三维数组？
在数学和计算机科学中，数组是一种数据结构，用于存储多
原创
2024-06-11 05:47:05
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seaborn.heatmap()热力图，常用于展示一组变量的相关系数矩阵，列联表的数据分布，通过热力图可以直观地看到所给数值大小的差异状况和不同特征之间的关联性。seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=Non
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2023-10-31 00:36:32
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三维数组的索引和取值创建一个numpy三维数组z，如下所示：>>> import numpy as np
>>> z=np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]])
>>> print(z)
[[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]]
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2023-06-07 20:32:09
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# 如何在Python中实现三维插值
三维插值是一种从已知数据点中预测未知点值的技术，广泛应用于科学计算、数据科学和工程领域。对于一个刚入行的小白，通过以下步骤，我们将实现一个基本的三维插值例子。文章中将详细描述每一步的实现方法，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是实现三维插值的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
本文资料来自：Python for Data Analysis， Chapter 4文中实例查看地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/RZAmber/for_blog/blob/master/learn_numpy.ipynb1. NumPy简介NumPy，Numerical Python简称，是科学计算和数据分析所用的基础包。对于数据分析师，主要关注以下几点
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2023-08-24 13:32:22
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一、创建列表，把使用逗号分隔的数据用中括号[ ]括起来即为一个列表，列表也叫数组、list、array；列表里面也可以再套列表，一个列表里面套一个列表，叫二维数组；一个里面套一个列表，里面的列表再套一个列表，这个叫三维数组，套几层就是几维，定义格式如下： 1 list = [] #空列表
2 list1 = ['小白','小黑','小芳','小华','小高'] #普通数组
3 lis
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2023-09-04 13:45:55
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Java 中没有多维数组的概念，从数组底层的运行机制上来看 Java 没有多维数组，但是 Java 提供了支持多维数组的语法，可以实现多维数组的功能。Java 语言里的数组类型是引用类型，因此数组变量其实是一个引用，这个引用指向真实的数组内存。数组元素的类型也可以是引用，如果数组元素的引用再次指向真实的数组内存，这种情形看上去很像多维数组。定义数组类型的语法type[] arrName;是典型的
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2024-10-23 11:57:30
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