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pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。该资源配合文章使用！

（已完成版）实验5 数据可视化-Matplolib.ipynb

使用Matplotlib对世界发展指数数据集进行可视化分析（包含源码及数据集）。资源中包括ipynb格式源码，使用matplotlib库，通过多种图形可视化方式对”世界发展指数“数据集进行数据分析。

数据可视化--中国与美国近十年GDP的发展状况。由于我国人口众多，素质较低，而且就业观念较落后，导致我国劳动力普遍廉价，就业职工工资普遍低下。刚毕业的大学生人数众多，城市发展速度与农村发展速度不平衡，各省市自治区的就业条件和国家政策，就业环境不同，导致职工工资存在行业间，区域间，农村与城市之间的工资水平存在着巨大的差异，从另一个方面反映出了中国贫富差距的不断扩大。对我国就业人员职工工资的研究，对我国的社会保障政策和就业政策，教育政策等具有重要的决策意义。也为对我国经济社会的研究提供了一个因素。我国就业职工工资水平的地区差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。中国就业分析数据这一重要的就业指标，探寻其影响因素对于政府的正确决策，经济的可持续快速发展，社会稳定具有重要意义，数据来源于国家统计局。这也是现今相关研究就业问题的重要方向。

基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

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