泰坦尼克号深度生存分析:使用Pandas,Matplotlib,Seaborn库来分析,可视化和探索乘坐泰坦尼克号旅行的人的数据,并使用Scikit学习建模算法来预测其生存的可能性
2021-11-15 19:09:28 518KB numpy pandas data-visualization seaborn
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matplotlib-3.0.3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl python3.5 依赖包 解决更新下载缓慢问题 安装命令 pip install matplotlib-3.0.3-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
2021-11-15 11:13:44 12.42MB python3.5 依赖包
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主要介绍了Python使用matplotlib和pandas实现的画图操作,结合实例形式分析了Python基于matplotlib和pandas的数值运算与图形显示操作相关实现技巧,并对部分代码的图形显示进行了显示效果测试,需要的朋友可以参考下
2021-11-14 22:42:19 369KB Python matplotlib pandas 画图操作
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主要介绍了matplotlib 画双轴子图无法显示x轴的解决方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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Python3.x+matplotlib(matplotlib版本好像是2.2.1及以上版本;反正要求较高版本)库实现三维网格彩色显示源代码
2021-11-13 10:51:32 1.22MB Python3.x matplotlib
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Python实验四:Matplotlib数据可视化 实验内容: 任务一:分析1996~2015年人口数据特征间的关系 需求说明:人口数据总共拥有 6 个特征,分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化的方向。 任务二:分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 需求说明:通过绘制各年份男女人口数目及城乡人口数目的直方图,男女人口比例及城乡人口比例的饼图可以发现人口结构的变化。而绘制每个特征的箱线图则可以发现不同特征增长或者减少的速率是否变得缓慢。 实验步骤: 任务一步骤: (1)使
2021-11-12 19:14:11 53KB li lib pl
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Python-B-spline-examples Python 中关于使用 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 评估和插值 B 样条曲线及其比较的示例。 要求 Python 2.7.x 或 3.xx, 麻木 西比 Matplotlib 弄脏手 假设您已经对 B 样条曲线有所了解,否则请使用谷歌搜索或。 让我们考虑一个名为plist的 9 点列表: plist = [( 3 , 1 ), ( 2.5 , 4 ), ( 0 , 1 ), ( - 2.5 , 4 ),( - 3 , 0 ), ( - 2.5 , - 4 ), ( 0 , - 1 ), ( 2.5 , - 4 ), ( 3 , - 1 ),] 我们将做两件事: A. 绘制三次 B 样条曲线,其中plist是控制多边形。 B.查找(内插),并绘制B样条曲线,该曲线走线槽的plist点和或使用三次B样条曲
2021-11-12 17:32:02 73KB Python
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python-matplotlib画图
2021-11-12 14:02:28 132KB
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matplotlib-3.2.2.tar.gz
2021-11-11 16:13:20 38.43MB matplotlib
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用Matplotlib画三维图 最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感 三维的线图和散点图 #绘制三角螺旋线 from mpl_toolkits import mplot3d %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ax = plt.axes(projection='3d') #三维线的数据 zline = np.linspace(0, 15, 10
2021-11-11 15:36:30 317KB li lib pl
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