九色国产,午夜在线视频,新黄色网址,九九色综合,天天做夜夜做久久做狠狠,天天躁夜夜躁狠狠躁2021a,久久不卡一区二区三区

打開(kāi)APP
userphoto
未登錄

開(kāi)通VIP,暢享免費(fèi)電子書等14項(xiàng)超值服

開(kāi)通VIP
Python數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)可視化案例
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import stylestyle.use('ggplot')     # 設(shè)置圖片顯示的主題樣式# 解決matplotlib顯示中文問(wèn)題plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默認(rèn)字體plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決保存圖像是負(fù)號(hào)'-'顯示為方塊的問(wèn)題dataset_path = './dataset/Mountains.csv'def preview_data(data):    """        數(shù)據(jù)預(yù)覽    """    # 數(shù)據(jù)預(yù)覽    print(data.head())    # 數(shù)據(jù)信息    print(data.info())def proc_success(val):    """        處理 'Ascents bef. 2004' 列中的數(shù)據(jù)    """    if '>' in str(val):        return 200    elif 'Many' in str(val):        return 160    else:        return valdef run_main():    """        主函數(shù)    """    data = pd.read_csv(dataset_path)    preview_data(data)    # 數(shù)據(jù)重構(gòu)    # 重命名列名    data.rename(columns={'Height (m)': 'Height', 'Ascents bef. 2004': 'Success',                         'Failed attempts bef. 2004': 'Failed'}, inplace=True)    # 數(shù)據(jù)清洗    data['Failed'] = data['Failed'].fillna(0).astype(int)  #空值補(bǔ)零并轉(zhuǎn)換為int    data['Success'] = data['Success'].apply(proc_success)  #給原始數(shù)據(jù)中的非數(shù)字值設(shè)置成指定數(shù)字    data['Success'] = data['Success'].fillna(0).astype(int)  #空值補(bǔ)零并轉(zhuǎn)換為int    data = data[data['First ascent'] != 'unclimbed']  #過(guò)濾未登頂?shù)臄?shù)據(jù)    data['First ascent'] = data['First ascent'].astype(int)  #轉(zhuǎn)換類型    # 可視化數(shù)據(jù)    # 1. 登頂次數(shù) vs 年份    plt.hist(data['First ascent'].astype(int), bins=20)    plt.ylabel('高峰數(shù)量')    plt.xlabel('年份')    plt.title('登頂次數(shù)')    plt.savefig('./first_ascent_vs_year.png')    plt.show()    # 2. 高峰vs海拔    data['Height'].plot.hist(color='steelblue', bins=20)    plt.bar(data['Height'],            (data['Height'] - data['Height'].min()) / (data['Height'].max() - data['Height'].min()) * 23,   # 按比例縮放            color='red',            width=30, alpha=0.2)    plt.ylabel('高峰數(shù)量')    plt.xlabel('海拔')    plt.text(8750, 20, "海拔", color='red')    plt.title('高峰vs海拔')    plt.savefig('./mountain_vs_height.png')    plt.show()    # 3. 首次登頂    data['Attempts'] = data['Failed'] + data['Success']  # 攀登嘗試次數(shù)    fig = plt.figure(figsize=(13, 7))    fig.add_subplot(211)    plt.scatter(data['First ascent'], data['Height'], c=data['Attempts'], alpha=0.8, s=50)    plt.ylabel('海拔')    plt.xlabel('登頂')    fig.add_subplot(212)    plt.scatter(data['First ascent'], data['Rank'].max() - data['Rank'], c=data['Attempts'], alpha=0.8, s=50)    plt.ylabel('排名')    plt.xlabel('登頂')    plt.savefig('./mountain_vs_attempts.png')    plt.show()if __name__ == '__main__':    run_main()
本站僅提供存儲(chǔ)服務(wù),所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請(qǐng)點(diǎn)擊舉報(bào)
打開(kāi)APP,閱讀全文并永久保存 查看更多類似文章
猜你喜歡
類似文章
哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚?
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)【機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)股價(jià)】
使用matplotlib.pyplot畫折線圖
初學(xué) Matplotlib之 與Web的交互
如何利用Seaborn繪制熱力圖?
Seaborn 繪制 21 種超實(shí)用精美圖表
更多類似文章 >>
生活服務(wù)
熱點(diǎn)新聞
分享 收藏 導(dǎo)長(zhǎng)圖 關(guān)注 下載文章
綁定賬號(hào)成功
后續(xù)可登錄賬號(hào)暢享VIP特權(quán)!
如果VIP功能使用有故障,
可點(diǎn)擊這里聯(lián)系客服!

聯(lián)系客服