Публикации по теме 'seaborn'


Графики Seaborn, которые знает каждый специалист по данным!
Визуализация основных данных с помощью этих диаграмм Seaborn Оглавление "Введение" Линейный сюжет Диаграмма рассеяния Гистограмма Функция плотности вероятности (PDF) Боксплот Скрипичный сюжет Парный сюжет "Тепловая карта" Совместный сюжет Рагплот Введение Наука о данных стала заметной областью и в последние годы продемонстрировала взрывной рост. Никогда не было повышенного спроса на специалистов по обработке и анализу данных, которые умеют извлекать..
Визуализируйте модели линейной регрессии с помощью функций Seaborn
В этой статье я расскажу вам о трех способах визуализации моделей линейной регрессии. Наш набор данных в большинстве случаев содержит количественные переменные, поэтому нам нужно увидеть, как эти переменные соотносятся друг с другом. Построение модели линейной регрессии, чтобы увидеть, существует ли какая-либо линейная связь между переменными, может быть удобным. Тем не менее, иногда это слишком сложная задача, и визуализация результата становится довольно утомительной. Здесь вам..
морские основы
Seaborn — популярная библиотека визуализации данных на Python, построенная на основе Matplotlib. Вот несколько важных концепций, которые нужно изучить в Seaborn: Функции построения графиков: Seaborn предоставляет множество функций построения графиков, которые можно использовать для создания различных типов визуализаций, таких как гистограммы, линейные диаграммы, точечные диаграммы, гистограммы, ящичные диаграммы, тепловые карты и многое другое. Стилизация и настройка: Seaborn..
Визуализация данных: MatplotLib и Seaborn
Визуализация данных включает в себя построение различных графиков и графиков для понимания набора данных, принятия необходимых решений, связанных с предварительной обработкой данных (обработка отсутствующих значений, каковы будут последствия после принятия этого решения и т. д.), анализа данных и многого другого. MatplotLib — это модуль Python, который формирует ядро ​​​​визуализации данных. От гистограмм до гистограмм, от круговой диаграммы до графиков KDE и т. д. Seaborn — это..
Различные места для получения наборов данных для машинного обучения (часть 3: Github — Наборы данных Seaborn)
на Python доктора Элвина Анга https://www.alvinang.sg/s/Various_Places_to_Get_Datasets_for_Machine_Learning_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb GitHub — mwaskom/seaborn-data: репозиторий данных для морских примеров хранилище данных для морских примеров. Внесите свой вклад в разработку mwaskom/seaborn-data, создав учетную запись на GitHub. github.com Список наборов данных Github Seaborn Получить набор данных о бриллиантах..
Следуй за белым кроликом?
Мы, наконец, прибыли к месту назначения. Этот блог был в пути, и, наконец, после python и Numpy , Pandas и визуализации нашего кода мы прибыли. Поэтому я должен ответить на вопрос, над которым мы все думали с тех пор, как начали свое путешествие по кодированию: Что такое матрица? . Давайте отвлечемся и посмотрим на себя. Я надеюсь, что у вас все хорошо и вы становитесь лучше во всем, во что вкладываете свои усилия. Идея о том, что если вы приложите усилия к чему-то, вы станете..
Линейная регрессия вручную
Линейная регрессия - это самый простой и мощный инструмент специалистов по данным. Давайте подробнее рассмотрим линию наименьших квадратов и коэффициент корреляции. Изобретение линейной регрессии Линейная регрессия - это форма линейной алгебры, которая предположительно была изобретена Карлом Фридрихом Гауссом (1777–1855), но впервые была опубликована в научной статье Адриана-Мари Лежандра (1752–1833). Гаусс использовал метод наименьших квадратов, чтобы угадать, когда и где астероид..