import pandas as pddf2=pd.read_excel('./data/data2.xlsx',index_col='产品编码')df2.head()x=df2['供应商进货价']y=df2['销售价']from pylab import mplmpl.rcParams['font ...
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2019-10-03 22:05:35
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Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1、2内容构建图形 有效的图形是： 1 相关性图 散点图 最常用 带圈的散点图 展示结果时，在图中圈出特定的点有注意吸引注意力，使用ggalt包中的geom_encircle() ...
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2019-10-02 22:45:45
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有时候我们经常会在文献中看到许多图表，特别是一些表示两个变量关系的散点图，但作者往往不一定提供原始数据，我们当然可以想办法联系作者获取原始数据，但有时候这样不但成功率不高，而且像一些早年的文献，可能作者无法联系，甚至原始数据已经无法获得了。那么有什么办法么？今天看到Wu Lingfei写了一个文章，... ...
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2019-10-02 20:57:13
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使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系 1、frame，pandas dataframe对象2、alpha， 图像透明度，一般取(0,1]3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置4、ax，可选一般为none5、diagonal，必须且只能 ...
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2019-10-01 20:36:53
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matplotlib模块 格式 函数名|方式 : :|: : axis|条形图 hist|直方图 plot|折线图 scatter|散点图,直线图 plt.show() 显示图像 jupyter中用%matplotlib inline 需要显示中文使用 (使用tcc文件) font = FontPr ...
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2019-09-29 16:50:33
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对比常用统计图 折线图： 特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化） 直方图： 特点：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布情况（统计） 条形图： 特点：绘制离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差距（统计） 散点图： 特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展 ...
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2019-09-26 21:21:37
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场景：echarts中图形有两种渲染方式，canvas渲染和svg渲染，分别运用在什么样的场景下 措施：Canvas 更适合绘制图形元素数量非常大（这一般是由数据量大导致）的图表（如热力图、地理坐标系或平行坐标系上的大规模线图或散点图等），也利于实现某些视觉特效；在不少场景中，SVG 具有重要的优势 ...
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2019-09-22 23:32:54
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import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(df, hue="species") plt.show() ...
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2019-09-14 16:33:04
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前言： matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(co ...
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2019-09-11 20:07:11
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主要分一下方面： 客户分群实现：使用聚类构建指标，需理解聚类的分析逻辑，需使用软件：tableau、R 一、客户群集 1）连接文件： 2）过滤异常数据（消费金额大于0的数据） 3）创建【类平均购买价格】字段 4）创建散点图（排除负值和空值） 5）修改公式，将类平均价格由求和改为avg 6）进行客户分 ...
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2019-08-31 19:16:50
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