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# 箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分
# 位数）、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量
# 的分布。箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上
# 四分位数与下四分位数的差值）的观测。例如：
boxplot(mtcars$mpg,main="Box p
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2024-02-24 08:01:10
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# Python多变量分组箱线图
在数据分析和可视化中，箱线图是一种常用的统计图表，用于显示数据的分布和离群值。箱线图可以帮助我们快速了解数据的中位数、四分位数以及数据的分散程度。在Python中，我们可以使用`seaborn`库来绘制箱线图。本文将介绍如何使用`seaborn`库绘制多变量分组箱线图。
## 1. 安装seaborn库
首先，我们需要安装`seaborn`库。可以使用pip
原创
2024-03-21 06:01:21
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文章目录注释单行注释 ，使用【#】号多行注释，使用三引号【''' '''】变量概述创建变量变量的赋值变量的输出输出单个变量输出多个变量使用算术运算符进行输出使用比较运算符进行输出使用位运算符进行输出使用身份运算符行输出使用逻辑运算符进行输出python的命名规则局部变量全局变量在函数外部创建变量在函数内部创建一个变量与外部变量同名global 关键字转全局变量 注释单行注释 ，使用【#】号#th
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2024-02-08 06:39:50
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## Python绘制多变量的箱线图
### 引言
箱线图（Boxplot），也称为盒须图，是一种用于展示数据分布情况的图形。它能够通过五个关键统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）来显示数据的分布情况，同时还能够识别离群值。
本文将教你如何使用Python绘制多变量的箱线图。首先，我们将讲解整个流程，并提供代码示例。然后，我们将逐步解释每个步骤的含义和代码的作用。让我
原创
2023-11-09 07:25:55
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多变量线性回归算法多变量线性回归（Linear Regression with multiple variables）（1） 多维特征 & 多变量梯度下降（2）多维梯度下降的例子：特征缩放（Feature Scaling）（3）学习率（Learning rate）（4）正规方程（Normal equation）（5）python代码实现 学习完了机器学习的多变量线性回归课程，现在来将所学
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2024-06-06 23:31:42
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# Python多变量柱状图
## 引言
在数据分析和可视化领域，柱状图是一种常用的图表类型，用于比较不同类别或不同变量之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库和工具来生成多变量柱状图。本文将介绍如何使用Python生成多变量柱状图，并提供示例代码和实际应用场景。
## 什么是多变量柱状图
多变量柱状图是一种用于比较多个变量之间的关系的图表类型。每个变量都用一个垂直的柱子表
原创
2023-12-23 09:15:28
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同时赋多个值以下是一种很酷的编程捷径：在 Python 中，可使用元组来一次赋多值。python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！>>> v = ('a', 2, True)>>> (x, y, z) = v ①>>> x'a'>>> y2>>> zTrue1. v 是一个三元素的元组，而
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2023-05-30 23:37:29
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首先，熟悉一个函数zip。
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2023-05-28 21:49:18
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在我们日常生活中，我们经常会遇到使用到预测的事例，而预测的值一般可以是连续的，或离散的。比如，在天气预报中，预测明天的最高温，最低温(连续)，亦或是明天是否下雨(离散)。在机器学习中，预测连续性变量的模型称为回归(Regression)模型，比如标准的线性回归，多项式回归；预测离散型变量的模型称为分类(Classification)模型，比如这里要介绍的逻辑回归和以后要提到的支持向量机(SVM)等
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2024-02-19 22:18:55
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Parameters：¶
参数解释变量x,y,hue数据集变量变量名date数据集数据集名row,col更多分类变量进行平铺显示变量名col_wrap每行的最高平铺数整数estimator在每个分类中进行矢量到标量的映射矢量ci置信区间浮点数或Nonen_boot计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数units采样单元的标识符，用于执行多级引导和重复测量设计数据变量或向量数据order
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2024-05-21 18:52:03
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# 多变量柱状条形图 Python
在数据可视化过程中，柱状条形图是一种常用的图表类型，可以有效地展示不同类别之间的差异。而在某些情况下，我们可能需要展示多个变量之间的关系，这时候就需要使用多变量柱状条形图。Python中有很多库可以实现多变量柱状条形图的绘制，比如Matplotlib和Seaborn等。
## 多变量柱状条形图的概念
多变量柱状条形图是一种图表类型，它可以同时展示多个变量在
原创
2024-04-30 03:41:20
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# 两变量箱型图python
箱型图是一种常用的数据可视化方法，用于展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用`seaborn`库来绘制箱型图。箱型图通常用于展示单个变量的分布情况，但我们也可以通过绘制两个变量的箱型图来展示它们之间的关系。
## 什么是箱型图
箱型图是一种用于显示数据分布情况的图表，通常包含了数据的中位数、上下四分位数以及异常值。箱型图通过一组数据的五个统计量来展示
原创
2024-03-24 04:49:22
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一、注释 注释的分类： 单行注释、多行注释单行注释 以 # 开头，# 右边的所有东西都是说明语句，不是真正的代码，起辅助说明作用。可以使用快捷键 Ctrl + / 快速注释print('hello world') # 注释多行注释 以 ''' 开头，并以 ''' 结束，中间的内容为注释，可以多行'''多行注释第二行第三行'''二、变量以及数据类型变量的定义 变量名 = 变量值name = 'zha
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2023-10-05 21:13:51
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这两天花了一点时间去了解啦一下PID控制。常用的简单分为位置式和增量式。1、位置式 别的不说附上源代码，我用的是Python3，前提你得装上matplotlib这个库，这个库可以非常清楚的绘制数据的曲线图。如果不装的话可以返回一个列表import matplotlib.pyplot as plt
class Pid():
"""这里定义了一个关于PID的类"""
def __ini
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2023-06-02 14:32:47
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Programming Exercise 1: Linear Regression大致说明：
假设你是一家连锁餐厅的首席执行官，正在考虑在不同的城市开设一家新的分店。你已经从各个城市的人口和卡车中获得了数据，需要预测人口和利润之间的联系。
根据ex1data1.txt（第一列是城市人口，第二列是对应的利润，其中负值代表着亏损）、ex1data2.txt（多变量使用到的数据）中的数据，进行线性拟合%
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2023-10-10 16:41:57
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## Python多变量
### 介绍
在Python中，多变量是一种常见且重要的概念。多变量允许我们将多个值存储在单个变量中，从而方便地管理和操作这些值。在本文中，我们将深入探讨多变量的概念、用法和示例代码。
### 多变量的定义和用法
多变量是一种将多个值存储在一个变量中的技术。通过将多个值分配给一个变量，我们可以在程序中更方便地引用这些值，并进行各种操作。在Python中，我们可以使
原创
2023-08-24 09:56:54
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首先，需要打开 SPSS 21 软件，并导入数据。在 SPSS 21 中，可以使用许多不同的分析工具来分析多个变量。具体步骤如下：在“分析”菜单中，选择所需的分析方法。例如，要进行相关分析，可以选择“相关”。在打开的对话框中，选择要分析的变量。根据所选的分析方法，可能需要设置其他选项。例如，在进行回归分析时，需要选择回归方程的类型和自变量。点击“OK”按钮运行分析。在出现的结果窗口中，可以查看分析
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2023-05-30 15:37:50
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Pytorch 循环神经网络 RNN0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 循环神经网络1.1 潜变量自回归模型 使用潜变量 1.2 RNN 更新隐藏状态： 去掉 就是普通的 MLP。 输出：1.3 基于 RNN 的语言模型1.4 困惑度（
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2023-08-23 13:03:05
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# Python多变量相关性分析图实现流程
## 1. 确定数据集
首先，我们需要确定要进行多变量相关性分析的数据集。这个数据集可以是一个包含多个变量的表格或矩阵。我们可以使用Pandas库来处理和分析这个数据集。
## 2. 导入必要的库
在进行多变量相关性分析之前，我们需要导入一些必要的Python库。常用的库包括：
- Pandas：用于数据处理和分析；
- NumPy：用于数值计
原创
2023-08-26 07:58:03
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一、概念 它的基本思想是仿照主成分分析法中把多变量与多变量之间的相关化为两个变量之间相关的做法，首先在每组变量内部找出具有最大相关性的一对线性组合，然后再在每组变量内找出第二对线性组合，使其本身具有最大的相关性，并分别与第一对线性组合不相关。如此下去，直到两组变量内各变量之间的相关性被提取完毕为止。有了这
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2023-09-19 05:14:28
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