- 博客(271)
- 问答 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Python 折线图的绘制（Seaborn篇-04）
`Seaborn`库中通常可以使用`relplot()`方法或`lineplot()`方法来绘制折线图。
2024-01-21 08:00:00
100
原创 Python 散点图的绘制（Seaborn篇-03）
在seaborn库中，通常可以使用`relplot()`方法或``scatterplot()`方法来实现散点图的绘制。
2024-01-20 11:58:06
80
1
原创 Python seaborn库的边框设置（Seaborn篇-02）
使用`Seaborn`库中的 `sns.despine()` 方法，可以提供一些参数来调整图形的边框。
2024-01-20 11:22:35
100
原创 Python seaborn库的安装与图像的背景风格（Seaborn篇-01）
Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，旨在提供更美观和更简单的统计图形。它为数据分析和数据可视化提供了一系列高级接口和样式设置，使得创建各种类型的统计图形变得非常容易。Seaborn库的默认的图形样式非常美观和专业，可以直接在科学研究和数据分析的报告中使用。
2024-01-20 10:57:31
475
原创 Python 面向对象绘图（Matplotlib篇-16）
`Matplotlib`提供了两种方式来进行绘图：面向函数和面向对象。面向对象绘图是`Matplotlib`绘图的一大特色。在面向函数的方式中，我们直接使用`plt`模块的函数来创建和修改图形。而在面向对象的方式中，我们通过创建`Figure`和`Axes`对象，并对它们进行操作来实现绘图。
2024-01-18 23:41:31
967
3
原创 Python面积图的绘制（堆叠区域图）（Matplotlib篇-15）
`plt.stackplot()`方法是Matplotlib库中用于绘制堆叠区域图的函数，堆叠区域图也称面积图。
2024-01-04 14:49:53
1694
原创 Python 雷达图的绘制（极坐标图） （Matplotlib篇-14）
`plt.polar()`方法是Matplotlib库中用于绘制极坐标图的函数。极坐标图以角度和半径来表示数据，常用于显示周期性数据或方向性数据。极坐标图，即我们常说的雷达图。
2024-01-04 14:23:42
1204
原创 Python 箱线图的绘制（Matplotlib篇-13）
Python 箱线图的绘制 `plt.boxplot()`是Matplotlib库中用于绘制箱线图的函数。箱线图是一种显示数据分布的统计图，它展示了数据的中位数、四分位数和异常值。
2024-01-03 23:01:21
999
4
原创 Python 热力图的绘制（Matplotlib篇-12）
Python 热力图的绘制（Matplotlib篇-12） `plt.imshow()`是Matplotlib库中用于绘制图像的函数。它可以呈现二维数组或图像对象，并将其显示为图像。当传入二维数组时，则图像展示为热力图的效果。
2024-01-03 22:37:24
489
原创 Python等高线图的绘制（Matplotlib篇-11）
Python绘制等高线图（Matplotlib篇-11）`contourf()`是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制填充的等高线图。它可以用来可视化二维数据集的连续变化，并将不同数值的区域填充为不同的颜色。
2024-01-03 22:24:41
470
原创 Python 彩虹色映射【cm.rainbow()方法】（Matplotlib篇-10）
`cm.rainbow()` 函数是 `matplotlib` 库中的一部分，用于生成彩虹色彩映射（`colormap`）。`Colormap`是一种将数值映射到颜色的方式，常用于可视化数据。`cm` 表示 `colormap`，而 `rainbow` 是其中的一种彩虹色彩映射。
2024-01-02 23:28:48
1422
3
原创 Python 散点图的绘制【plt.sactter()】（Matplotlib篇-06）
`scatter()` 方法是`Python`在`matplotlib`库中用于绘制散点图的常用方法。
2024-01-02 23:13:55
863
原创 Python 直方图的绘制-【plt.hist()】（Matplotlib篇-08）
Python 直方图的绘制-`hist()`方法（Matplotlib篇-第7讲）
2023-12-25 22:55:24
1235
5
原创 Python 绘制柱状图【plt.bar()】（Matplotlib篇-07）
Python 数据分析 Matplotlib篇 绘制柱状图【plt.bar()】（第6讲）
2023-12-25 15:43:07
1076
1
原创 Python plt.rcParams 字典（Matplotlib篇-05）
`plt.rcParams`是`matplotlib`库中的一个字典，用于设置和获取`matplotlib`的默认参数。可以通过修改`plt.rcParams`字典中的键值对来更改`matplotlib`的默认参数。这些参数包括图像尺寸、标题字体大小、坐标轴标签等。
2023-12-25 10:00:00
943
原创 Python 可视化图像增加注释【plt.text() & plt.annotate()】（Matplotlib篇-03）
使用`matplotlib`绘图时，通常也可以根据需求，来定制化地在相应的位置添加上文字描述。常用的方法有两个，`plt.text()`方法可以在图像的指定位置处增加指定格式的字体，该方法既可以添加文字，也可以添加水印。`plt.annotate()`方法则可以在图像的指定位置处增加带有箭头的注释。具体见代码效果。
2023-12-24 17:36:50
1829
原创 Python `plot()`方法设置线条样式（Matplotlib篇-02）
使用`plot()`方法绘图时，可以通过指定一些参数来给图线增加更多细节。
2023-12-24 14:56:34
1333
原创 固定效应模型-以stata为工具
固定效应模型（Fixed Effects Model）是一种面板数据分析方法，通过引入个体固定效应来控制个体间的异质性，并更准确地估计解释变量对因变量的影响。它在许多经济、社会科学和健康研究中被广泛应用。
2023-12-24 11:32:08
1099
原创 二值选择模型-以stata为工具
二值选择模型是计量经济学中常用的一种模型，用于处理因变量为二值（0或1）的情况。这种模型通常用来研究个体在面临两个或多个离散选择时的决策行为。其中，最常见的二值选择模型是`Logit`和`Probit`模型。
2023-12-23 20:28:15
1035
原创 异方差 的 BP检验 方法及原理详解
`BP`检验，也称为`Breusch-Pagan`检验，是一种用于检验线性回归模型中异方差性（即误差项方差不恒定）的统计方法。该方法由`Trevor S. Breusch`和`Adrian R. Pagan`在1980年提出。s
2023-12-23 19:04:44
2046
原创 PYthon 时间序列数据重采样-resample()方法（Pandas篇-23）
resample()方法是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法，用于对时间序列数据进行重采样操作。此外该方法还提供了灵活的时间聚合功能。所谓重采样，就是将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。高频转低频也称降采样，低频到高频也称升采样。
2023-12-21 21:31:21
1000
3
原创 Python DataFrame数据重塑： `stack()`，`unstack()`和`pivot()`操作（Pandas篇-20）
在`pandas`库中，`stack()`，`unstack()`和`pivot()`是用于数据重塑和转换的方法。这些方法提供了灵活的数据重塑和转换功能，帮助我们在数据处理中更好地理解和分析数据。
2023-12-21 15:15:04
1056
原创 Python 自定义操作函数apply(),map(),applymap()（Pandas篇-17）
在`Python`数据分析中，使用`apply()`,`map()`,`applymap()`三个方法，可以方便地实现对批量数据的自定义操作。
2023-12-21 14:17:32
835
原创 Python Excel/csv文件的保存与读取（Pandas篇-14）
在日常数据分析中，数据的读取与数据的保存是必不可少的基本技能。这里笔者将详细介绍四个非常常用的方法的基本用法：to_excel()方法，to_csv()方法，read_excel()方法，read_csv()方法。
2023-12-19 23:36:36
945
原创 Python DataFrame对象数据的排序（Pandas篇-13）
在`Python`的`Pandas`库中，`sort_values()`是一个非常实用的函数，可以用于对数据框(`DataFrame`)或者`Series`对象进行排序操作，以满足不同的数据处理需求。`rank()` 方法用于为 DataFrame 的每个元素分配一个排名值，根据元素的数值大小进行排名。它可以按照列或行的方向进行排序，并可选择处理相同排名的情况。
2023-12-19 22:54:36
925
原创 Python 重复值处理（Pandas篇-12）
Python Pandas 重复值处理 :1. 重复值判断-`duplicated()` 方法，2. 重复值删除-`drop_duplicates()`
2023-12-19 18:32:11
942
原创 Python 处理缺失值（Pandas篇-11）
对于数据中缺失值的处理，通常有两种处理方式，即删除与填充。删除操作常用的是`dropna()`方法，而填充操作常用的则是`fillna()`方法。
2023-12-19 18:22:31
869
原创 Python 删除DataFrame局部数据 （ Pandas篇-10）
在`Python`的`pandas`库中，`drop()`方法用于删除`DataFrame`对象中的行或列。它可以根据标签或位置来删除数据。
2023-12-19 17:46:09
812
原创 Python 通过loc/iloc修改DataFrame数据（ Pandas篇-09）
使用`loc`和`iloc`来修改DataFrame对象的局部数据，可以通过索引或切片方式选择特定的行和列，然后进行赋值操作。
2023-12-19 17:36:53
405
原创 Python DataFrame修改列名（Pandas篇-08）
如需对`DataFrame`对象的列名进行修改，则可以通过直接修改 `DataFrame`对象的`columns`属性来实现，或使用`rename()`方法来实现。
2023-12-19 16:50:48
918
原创 Python DataFrame对象 索引列的相关操作 （Pandas篇-07）
在Python 的Pandas中，DataFrame作为一种常用的二维表格数据结构，可以通过多种方法来操作其索引列。如：1. `set_index()`方法-设置索引列，2. `reset_index()`方法-重置索引列，3. `rename_axis()`方法修改索引列的 名称，4. 直接修改`index`属性，5. `reindex()`索引列排序
2023-12-19 16:34:42
815
原创 Python 如何给DataFrame增加一行/多行 数据（Pandas篇-06）
Python Pandas 如何给DataFrame增加一行/多行 数据loc操作符法于append方法
2023-12-15 20:22:05
1059
5
原创 Python Pandas 如何增加/插入一列数据（pandas篇-05）
Python Pandas 如何增加/插入一列数据1. `df['new_column'] = 值`2. `insert()`方法
2023-12-15 19:55:22
648
原创 Pandas中DataFrame对象的创建与常用属性方法（Pandas篇-02）
Pandas中DataFrame对象的创建与常用属性方法（第2讲）
2023-12-09 21:23:38
1056
机器学习 AdaBoost算法
2022-09-19
机器学习 AdaBoost算法
2022-09-03
前端摄像头处理实时视频问题
2022-06-12
数据可视化绘了一幅图，但不知道是什么图，求答图像的名称。
2022-02-13
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人