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2026.07.18
78.数据可视化 1
数据可视化-1 在完成了对数据的透视之后,我们可以将数据透视的结果通过可视化的方式呈现出来,简单的说,就是将数据变成漂亮的统计图表,因为人类对颜色和形状会更加敏感,然后再进一步解读数据背后隐藏的商业价值。在之前的课程中,我们已经为大家展示过...
77.深入浅出pandas 6
深入浅出pandas-6 我们再来看看`Index`类型,它为`Series`和`DataFrame`对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(`sort_index`方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检...
72.深入浅出pandas 1
深入浅出pandas-1 Pandas 是 Wes McKinney 在2008年开发的一个强大的**分析结构化数据**的工具集。Pandas 以 NumPy 为基础(实现数据存储和运算),提供了专门用于数据分析的类型、方法和函数,对数据分...
80.数据可视化 3
数据可视化-3 通过前面的学习,我们已经对数据可视化工具 matplotlib 有一个初步的认知。大家可能也会发现了,matplotlib 提供的函数虽然强大,但是参数太多,要想对图表进行深度的定制就需要修改一系列的参数,这一点对新手并不友...
79.数据可视化 2
数据可视化-2 本章我们尝试用 matplotlib 来绘制一些高阶统计图表。正如前面所说的,大家可以通过 matplotlib 官方网站上提供的文档和示例来学习如何使用 matplotlib 并绘制出更加高级的统计图表;尤其是在定制一些比...