1、 opar <- par(no.readonly = T) par(fig=c(0,0.8,0,0.8)) plot(mtcars$wt,mtcars$mpg) par(fig=c(0,0.8,0.60,1),new= T) boxplot(mtcars$wt,axes = F,horizont ...
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2021-04-19 15:03:04
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一、标签为数值变量 一般常见于回归相关的问题。 1.1类别变量+数值标签 关于类别变量与数值标签的关系，我们一般会观察下面的结果。 每个类别情况下对应的均值,这个可以直接使用pandas进行绘制； 均值反映的信息并不十分详细，如果希望得到更加具体的分布，可以使用boxplot进行绘制。 如果不同类别 ...
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2021-04-07 11:34:36
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一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！“阅读本文大概需要4.5分钟”Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能
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2020-09-11 16:06:08
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Seaborn入门系列(三)——boxplot和violinplotSeaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。注
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2020-09-11 16:03:46
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作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候，了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息，有 ...
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2020-06-24 22:03:53
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library(ggplot2)#加载ggplot2包library(ggsignif)#加载显著性包setwd('d:')#设置工作路径da<-read.table('ahga.txt',header = TRUE,sep = '\t',stringsAsFactors = T)#读取文件，保持标 ...
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2020-06-13 21:45:52
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pyplot 中绘制图表的函数 函数名称 函数说明 bar 绘制条形图 barth 绘制水平条形图 hist 绘制直方图 pie 绘制饼图 specgram 绘制光谱图 stackplot 绘制堆积区域图 scatter 绘制散点图 plot 绘制折线图 boxplot 绘制箱形图 直方图 直方图又 ...
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2020-03-27 19:46:55
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以下默认所有的操作都先导入了Numpy、pandas、matplotlib、seaborn [toc] 折线图 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势 Matplotlib Seaborn 直方图 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars） ...
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2020-02-02 23:38:25
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matplotlib模块 matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/contents.html?v=20190307135750 matplotlib是一个绘图库，它可以创建常用的统计图，包括条形图、箱型图、折线图、散点图、饼图和直方图。 一、条形图 二、直方图 三 ...
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2020-02-01 10:32:49
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本节内容： 0：小知识 1：新数据要如何进行分析 2：第二步骤：理解数据 3：第三步骤：相关分析 0：小知识 0.1：我们说对分析一个数据一般是分步骤的：那么我们可以对其中的步骤进行打标签，也就是跟书签一样。 Ctrl+Shift+r 0.2： 将图形赋值一个变量后，这个变量其中会有图形的一些信息如 ...
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2019-12-04 20:29:44
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