字幕組雙語原文： Python 數(shù)據(jù)集探索與可視化實(shí)例指南 英語原文： Explore and Visualize a Dataset with Python 翻譯：AI研習(xí)社（ Suen ） 在今天的文章中，您將學(xué)習(xí)：如何合并和整理數(shù)據(jù)，

作者：kallan?利用Python語言實(shí)現(xiàn)Grib數(shù)據(jù)可視化主要依靠三個(gè)庫——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的GRIG API C庫的Python接口，通過這個(gè)庫可以將Grib數(shù)據(jù)讀取出來；numpy是Python的一種開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展，這種工具可用

作者：Sinte-Beuve 接上篇： 文本可視化（一）——《今生今世》詞云生成與小說分析 在文本可視化[一]——《今生今世》詞云生成與小說分析一文中，我使用了jieba分詞和wordcloud實(shí)現(xiàn)了，文本關(guān)鍵詞的提取并生成詞云，同時(shí)也嘗試直接提取人名關(guān)鍵詞來繪制。這次我們換一種方式——通過分析人

作者：renwofei423import vincent world_countries = r'world-countries.json' world = vincent.Map(width= 1200 , height= 1000

作者：Chris MoffittMatplotlib是Python中最常用的可視化工具之一,可以非常方便地創(chuàng)建海量類型的2D圖表和一些基本的3D圖表。本文主要介紹了在學(xué)習(xí)Matplotlib時(shí)面臨的一些挑戰(zhàn)，為什么要使用Matplotlib，并推薦了一個(gè)學(xué)習(xí)使用Matplotlib的步驟。簡介 對于新手來說，進(jìn)

最近看《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》…前兩章。學(xué)到了一些用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的方法。在這里整理一下。聲明：由于本文的代碼大部分是參考書中的例子，所以不提供完整代碼，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法，感興趣的需要在自己的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)測試。最開始，當(dāng)然還是要導(dǎo)入我們需要的包：1. 畫散點(diǎn)圖畫散點(diǎn)圖用plt.s

作者：冰不語最近看《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》…前兩章。學(xué)到了一些用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的方法。在這里整理一下。聲明：由于本文的代碼大部分是參考書中的例子，所以不提供完整代碼，只提供示例片段，也就是只能看出某一部分用法，感興趣的需要在自己的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)測試。最開始，當(dāng)然還是要導(dǎo)入我們需要的包： # -*-

在APP中能看到很多單車，但走到那里的時(shí)候，才發(fā)現(xiàn)車并不在那里。有些車不知道藏到了哪里；有些車或許是在高樓的后面，由于有GPS的誤差而找不到了；有些車被放到了小區(qū)里面，一墻之隔讓騎車人無法獲得到車。那么有沒有一個(gè)辦法通過獲得這些單車的數(shù)據(jù)，來分析這些車是否變成了僵尸車？是否有人故意放到小區(qū)里面讓人無法獲取呢？帶著這些問

作者：藍(lán)鯨本篇文章介紹使用python抓取貸款及理財(cái)平臺的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)拼接和匯總。最終通過tableau進(jìn)行可視化。與之前的python爬蟲文章 不同之處在于之前是一次性抓取生產(chǎn)數(shù)據(jù)表，本次的數(shù)據(jù)需要每天重復(fù)抓取及存儲，并匯總在一起進(jìn)行分析和可視化。開始前的準(zhǔn)備工作開始之前先導(dǎo)入所需使用的庫文件，各個(gè)庫文件在整個(gè)抓取

文 | 沈浩 沈浩老師今天我們來玩玩街道道路數(shù)據(jù)的獲取，簡化和可視化分析。今天每個(gè)人都離不開導(dǎo)航，除了開車用導(dǎo)航外，其實(shí)走路、騎車、公交都可以導(dǎo)航，選址和找餐廳、酒店也需要，如果一個(gè)城市能夠標(biāo)注所以公交廁所也是很有必要的。當(dāng)然，實(shí)現(xiàn)這一切都需要我們擁有道路數(shù)據(jù)，標(biāo)示道路交叉路口、死胡同、紅路燈燈，并能夠計(jì)算道路長度，最