Matplotlib是一个强大的绘图工具，能满足几乎所有的2D和一些3D绘图的需求。 matplotlib是python科学计算中最基础、最重要的绘图库，一般使用matpltlib完全可以满足绘图需求 seaborn是构建在matplotlib之上的绘图库，能够一定程度上简化绘图过程。 seaborn基础还是matplotlib，所有利用python进行数据分析可视化，学习matplotlib是基础。

使用 Python 中的 Pandas、Numpy、Seaborn 和 Matplotlib ，结论：重大事故发生在人口稠密的城市，高峰时间交通繁忙。良好的交通管理系统将大大减少事故数量。

Python、数据分析、文档整理合并。

csdn学院课程《Python数据殿堂：数据分析与数据可视化》PPT讲义，主要使用pandas、numpy、matplotlib库

这个是我的那篇《数学建模竞赛篇--使用tensorflow搭建了一个预测线任务路定价的模型》博客的对应代码，包含数据但不包含论文。代码在python3.7+tensorflow2.2+jupyter notebook环境中调试通过，需要配环境的可以私信我。有任何问题也可以私信我。

首先本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据，由于在进行建模和数据分析时，发现预处理的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的性质，所以使用了拉依达准则对数据进行处理，而python的对于大多数编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学十分地友好，所以我将使用python进行拉依达准则的实现，话不多说，上代码！

数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测” 比赛文档，数据与代码，数据分析为两组，分别是训练集和测试集，每一组都包含约1W+学生的记录，总数据集超10W+，非常适合练手数据分析与人工智能项目（代码主要是Python，Pandas实现）。

python金融大数据分析源代码（python for finance source code)。将目录和文件名重新整理

Python数据分析与机器学习实战课程，全套14.17G，仅有免密视频，课程目录： 01 人工智能入门指南 02 科学计算库-numpy 03 数据分析处理库-Pandas 04 可视化库-Matplotlib 05 机器学习入门算法实战-K近邻 06 线性回归算法 07 梯度下降与逻辑回归算法 08 项目实战：信用卡欺诈检测 09 决策树算法 10 随机森林与集成算法 11 项目实战-基于随机森林的气温预测 12 贝叶斯算法 13 项目实战-基于贝叶斯的新闻分类任务 14 无监督聚类-Kmeans算法 15 无监督聚类-DBSCAN算法 16 降维算法-PCA主成分分析 17 降维算法-线性判别分析 18 支持向量机SVM 19 Xgboost提升算法 20 项目实战-Xgboost调参实战 21 探索性数据分析-赛事数据集 22 时间序列ARIMA模型 23 时间序列实战

Python数据分析三剑客入门教程