現(xiàn)代人的時間越來越碎片化，因此我們準(zhǔn)備拋棄那種長篇大論的教程，希望大家每天花上幾分鐘就可以學(xué)到一個小竅門或者某種圖的繪制方法。只要每天都認(rèn)真看一...
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一天一圖學(xué)Python可視化(1)：線性回歸圖
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Seaborn中文教程（六）：讓圖形更美觀
讓圖形充滿魅力是非常重要的。當(dāng)我們探索一個數(shù)據(jù)集并且要進(jìn)行可視化，那么，把圖畫得令人愉悅終究是不錯的?？梢暬?，是與聽眾交流大量信息時的核心方法，...
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完美解決matplotlib畫圖中文顯示問題相信有很多人曾經(jīng)被matplotlib畫圖的中文顯示問題所困擾，包括我自己。每次生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生改變，都會遭遇到這個問題，然后需要花大量的時間在它上...
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Seaborn中文教程（五）：通過“多圖網(wǎng)格”結(jié)構(gòu)化展示多維數(shù)據(jù)
當(dāng)探索具有中等數(shù)量（不多不少的意思……）維度的數(shù)據(jù)集時，一個很好的方式是基于不同的子數(shù)據(jù)集構(gòu)建不同的實例，并將它們以網(wǎng)格的方式組織在一張圖之中。...
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Seaborn中文教程（四）：線性關(guān)系的展示
許多數(shù)據(jù)集含有多個定量變量（數(shù)值型變量），而我們分析的目的往往是將他們關(guān)聯(lián)起來。我們曾討論過通過兩個變量的聯(lián)合分布來實現(xiàn)這一點。然而，使用統(tǒng)計模...
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Seaborn中文教程（三）：數(shù)據(jù)集的分布
當(dāng)我們上手一個數(shù)據(jù)集時，往往第一件事就是了解每個變量是如何分布的。這一章節(jié)會簡單地教大家如何在seaborn中檢驗一元分布和二元（維）分布。你也...
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Seaborn中文教程（二）：分類數(shù)據(jù)可視化
在統(tǒng)計關(guān)系可視化教程中，我們學(xué)會了使用多種不同的方式來展示一個數(shù)據(jù)集中多個變量之間的關(guān)系。在一系列的例子中，我們聚焦于那些關(guān)系主要存在于兩個數(shù)值...
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Seaborn中文教程（一）：可視化變量間的關(guān)系眾所周知，Seaborn“可能”是Python下最友好、易用的可視化工具了，可視化效果也非常好。但是截止目前，并沒有一份中文教程供廣大國內(nèi)Pyt...
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從零開始學(xué)Python可視化(六): 雙軸圖在工作中，我們經(jīng)常會遇到需要同時展示兩種指標(biāo)的需求。如果想要簡單地實現(xiàn)這樣的需求，我們完全可以將兩個指標(biāo)在兩張圖中展示。 然而我們常常需要將兩個...
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從零開始學(xué)Python可視化(五): 餅圖及環(huán)形圖我們之前已經(jīng)接觸過了餅圖，它主要用于表現(xiàn)比例、份額類的數(shù)據(jù)，今天我們在樣式上進(jìn)行更多的探索。 我們以筆記本行業(yè)來作為例子。假設(shè)筆記本電腦行業(yè)有A...
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