Публикации по теме 'seaborn'
Seaborn Pairplot — Улучшите понимание данных с помощью одного графика
Краткое руководство по использованию Seaborn’s Pairplot в Python
Парный график Seaborn позволяет нам отображать попарные отношения между переменными в наборе данных. Это создает хорошую визуализацию и помогает нам понять данные, суммируя большой объем данных на одном рисунке. Это важно, когда мы изучаем наш набор данных и пытаемся с ним ознакомиться.
Как говорится, картинка красит тысячу слов.
В этом кратком руководстве мы расскажем, как создать базовый парный сюжет с..
Вопросы по теме 'seaborn'
перерисовать несколько наборов данных с помощью hexbin
Я выполняю некоторую кластеризацию KMeans для большого и очень плотного набора данных и пытаюсь найти лучший способ визуализации кластеров.
В 2D выглядит так, что hexbin хорошо справится с задачей, но я не могу чтобы наложить кластеры на одну и...
26.12.2023
Seaborn: установка диапазона бинов distplot?
Итак, у меня есть этот набор данных, показывающий ВВП стран в миллиардах (таким образом, 1 триллион ВВП = 1000).
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df =...
01.11.2023
Как я могу добавить количество наблюдений к штриховому графику Seaborn?
Я хочу добавить количество наблюдений к барплотам Сиборна. Я создал гистограмму с четырьмя полосами, которые представляют проценты по оси y. Я хочу добавить метку на каждую полоску, показывающую количество наблюдений.
В моем коде первый блок...
28.10.2023
Простая диаграмма столбца означает использование морской волны
У меня есть фреймворк pandas с 26 столбцами числовых данных. Я хочу представить среднее значение каждого столбца на гистограмме с 26 столбцами. Это легко сделать с помощью функции построения панд: df.plot(kind = 'bar') . Однако результаты...
05.01.2024
Увеличьте размер маркера в легенде морского парного графика
Я пытаюсь увеличить размер маркеров в легенде морского парного сюжета. Сюжет без попытки масштабирования:
df:
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
se = pd.Series(list('abca'))
df =...
25.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..