最近我一在杭州做外贸生意的老表让我给他推荐一辆车，自己的宝来开了5年多，感觉不香了，这次要我给他从BBA中选一个，落地35万以内落地。我想这做生意稳重一点，35万以内差不多就是奔驰C，宝马3和奥迪A4中选了。至于选哪一个就很头疼了。我们知道每辆车都有它的特点和受众群体，特别是对于这种有上百年品牌积淀的BBA。奔驰的高逼格，宝马的驾驶感，奥迪的科技感等，但是这些特点不一定是你买它的理由。每辆车肯定都
## SHAP可视化：解读机器学习模型中的特征重要性
在机器学习领域，理解模型预测结果的可解释性一直是一个重要的问题。特征重要性是指在机器学习模型中，各个特征对于预测结果的贡献程度。了解特征重要性可以帮助我们更好地理解模型的工作原理，从而做出更准确的预测和决策。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的方法，并提供了可视化工具，帮助我们更直观地
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2023-08-25 14:27:47
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本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
Any data science or data analytics project can be generally described with the following steps: 通常可以通过以下步骤来描述任何数据科学或数据分析项目： Acquiring a business understanding & defining the goal of a projectGetti
onv 卷积层一.why CNN for image ? 1.Some Patterns are much smaller than the whole image. 一些模式比起整张图片来说更小，即寻找模式不用看完整的图像。 2.The same patterns appear in different regions. 同一个模式可能会出现在不同的区域。 3.Subsa
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2024-08-08 10:42:17
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近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。 需要大家注意的是，在上文中特别提到的是第一组测试结果，而非所有的结果，这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性。在这篇文章中，我
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2024-07-21 17:31:33
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0. 引入下面是一个简单的数据集：x_data = np.array( [[1,1,1 ],[2,4,8],[3,9,27],[4,16,64]] )
y_data = np.array( [3,2,0,5] )用sklearn自带的的LinearRegression，得到的结果（这是正确结果）。model.coef_ = array([15.16666667, -8.5 , 1
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2024-10-09 14:30:27
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学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyter notebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次
1. 配置文件（ConfigParser模块） 1.1 ConfigParser简介 ConfigParser 是用来读取配置文件的包。配置文件的格式
原创
2022-08-21 00:38:45
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如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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2024-01-16 04:20:27
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简介: 在数据挖掘项目初期，需要对数据进行探索性分析，这样方便对数据有一个大致的了解，其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些？ 可视化图可以分为4个类别，分别是比较，联系，构成和分布。 1、比较：比较数据间的类别关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图。 2、联系：查看两个变量及两个以上变
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2024-01-12 22:52:04
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常用的python可视化工具包是matplotlib，seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装。入坑python可视化，对有些人来说如同望山跑死马，心气上早输了一节。其实学习一门新知识，首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识，剩下的就让它在实践中拓展吧。视图分类可视化视图的分类常常从两个维度：变量个数和变量之间的关系。按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析。变量之间的关系常有下
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2024-08-13 10:52:51
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如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。将通过专注于几
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2024-08-28 15:21:45
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# 评论长度可视化：Python可视化
在今天的数字时代，人们对数据的处理和分析变得越来越重要。数据可视化是一种通过图表、图形和地图等可视元素来传达信息和故事的方式。Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多库和工具来帮助我们进行数据可视化。本文将介绍如何使用Python进行评论长度的可视化。
## 评论数据收集与处理
首先，我们需要收集一些评论数据。这可以通过爬取网站或从已有的数据
原创
2023-08-01 14:34:03
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一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D
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2024-08-22 10:21:45
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大家好，我是小F～在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！先来看一下整体效果，好像还不错哦。主要使用Python的D
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2024-03-13 22:53:00
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引言艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。在数据科学中，有多种工具可以
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2024-02-22 16:13:27
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python可视化总结一、简介Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。 Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。 只需几行代码
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2024-01-11 22:42:38
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一、前言延续分层模块化的设计思路，当月计划模块主要包括模具达成率、零件达成率、零件数、每日工序达成数5个子模块，其中模具达成率采用自定义控件环形图展示，比如计划多少达成多少，达成作为进度；零件达成率采用纵向分组图展示，对应完成的数量显示在柱状图的顶部；零件数采用自定义控件仪表盘显示；每日工序达成数采用标准柱状图展示，当月有多少天就多少个柱子。在整个可视化大屏电子看板系统中，为了随机生成合理范围的随
## 基于Python的参数可视化系统
在数据分析和机器学习领域，参数可视化是一个重要的工具，可以帮助我们理解模型的表现并进行调优。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的工具和库来实现参数可视化系统。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建一个基于参数可视化系统，并通过代码示例来展示其功能。
### 状态图
首先，让我们通过一个状态图来展示参数可视化系统的工作流程。下面是一个简单
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2024-07-14 09:35:29
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