Tagged: Python数据分析

要在本教程中成功创建并运行示例代码，我们需要一个正确环境设置，它将包含通用Python以及数据科学所需的特殊包。 我们先看看如何安装pyth...

Python具有用于数据可视化的一些很不错的类库。 Pandas，numpy和matplotlib的组合可以帮助创建几乎所有类型的可视化图表...

在python中创建的图表可以通过使用用于制图的库中的某些适当方法进一步设置样式。 在本课中，我们将看到注释，图例和图表背景的实现。 我们将...

气泡图将数据显示为一组圆圈。 创建气泡图所需的数据需要具有xy坐标，气泡大小和气泡颜色。 颜色可以由库自己提供。 绘制气泡图 气泡图可以使用...

热图包含代表要绘制的每个值的相同颜色的各种阴影的值。 通常图表的较暗阴影表示比较浅的阴影更高的值。 对于非常不同的值，也可以使用完全不同的颜...

箱线图是数据集中数据分布情况的一种度量。 它将数据集划分为三个四分位数。 该图表示数据集中的最小值，最大值，中位数，第一四分位数和第三四分位...

散点图显示在笛卡尔平面的多个点。 每个点代表两个变量的值。 一个变量在水平轴上选择，另一个在垂直轴上选择。 绘制散点图 可以使用DataFr...

数学中心趋势意味着测量数据集中值或位置的分布。 它给出了数据集中数据的平均值的一个概念，也表明数据集中数值的扩展程度。 这反过来有助于评估新...

现在已经创建了许多开源python库来表示地理地图。 它们高度可定制，并提供各种地图，描绘不同形状和颜色的区域。 一个包是Cartopy。 ...

时间序列是一系列数据点，其中每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子就是某个特定日子不同时间点股市中股票的价格。 另一个例子是一年中不同月...

CSGraph代表压缩稀疏图，它着重于基于稀疏矩阵表示的快速图算法。 图的表示 首先，让我们了解一个稀疏图是什么以及它在图表示中的作用。 什...

正态分布是通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式。大多数值保持在平均值附近，使得排列对称。 可使用numpy库中各种函数来数学计算正...

二项分布模型处理的是在一系列实验中只发现两种可能结果的事件成功概率。 例如，投掷硬币总是会产生正面或背面。 在二项分布期间估计重复抛掷硬币1...

伯努利分布是二项分布的特例，其中进行了单个实验，因此观察次数为1。因此，伯努利分布因此描述了具有两个结果的事件。 在numpy库中使用各种函...

泊松分布是显示事件在预定时间段内发生的可能次数的分布。 它用于在给定的时间间隔内以恒定速率发生的独立事件。 泊松分布是一个离散函数，意味着事...

相关性是指涉及两个数据集之间相关性的一些统计关系。 依赖现象的简单例子包括父母与其后代的外表之间的相关性，以及产品价格与其供应量之间的相关性...

卡方检验是确定两个分类变量是否具有显着相关性的统计方法。 这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似的 – 是/否，男/女，红...

在线性回归中，这两个变量通过方程相关，其中这两个变量的指数(幂)为1。在数学上，线性关系表示绘制为图形时的直线。 任何变量的指数不等于1的非...