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Ubuntu 20.04系统备份SystemBack+Penguins Eggs

Penguin's Eggs支持如下： arm64 armel i386 amd64 penguins-eggs 是一个控制台实用程序，正在积极开发中，它允许重新管理系统并将其重新分发为 iso 映像或通过...penguins-eggs，目前2021可能是一个成熟的工具，非常有用，可以轻松创建您的个人定制iso或组织/学校版本的Linux并将其部署在局域网上，将其作为USB密钥送给朋友或在互联网上发布鸡蛋！...试试 penguins-eggs 是的，它是一个控制台实用程序 - 没有 GUI - 但不要害怕， penguins-eggs 是一个控制台命令 - 真的很简单 - 如果你能够打开一个终端，你可以使用它

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seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

\seaborn-data') print(penguins[0:5]) sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species"...\seaborn-data') print(penguins[0:2]) sns.kdeplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species",...它的默认行为是绘制直方图，在幕后使用与histplot()相同的代码: penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r'....\seaborn-data') print(penguins[0:2]) # sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species...和axes级别的绘图对比-内核密度图 penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home=r'.

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

man True NaN Southampton no True penguins = sns.load_dataset("penguins",cache=True,data_home...sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", binwidth=3) sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm"...sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", stat="density") sns.displot(penguins, x="...默认的表示形式然后显示2D密度的轮廓: sns.displot(penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") sns.displot(penguins...",ax=g.ax) # sns.relplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") # sns.rugplot(data=penguins

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R4DS学习记录_ggplot2 - CG

复现过程4.1 查看penguins> penguins#查看penguins数据信息。或运行view(penguins)/glimpse()命令。...定义横纵坐标ggolot(data = penguins)#此时是空白画板，没有定义作图ggplot( data = penguins, mapping = aes(x = flipper_length_mm...作业5.1 How many rows are in penguins? How many columns?...> glimpse(penguins)#Rows: 344#Columns: 85.2 What does the bill_depth_mm variable in the penguins data...()ggplot(penguins, aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point()penguins |> ggplot(

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day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

环境：install.packages("ggthemes")install.packages("palmerpenguins::penguins")library(tidyverse)library(...)（Console输出）View(penguins)（R自带交互框）palmerpenguins::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot...scale_color_colorblind()函数综上，第一部分绘图（注：此图中的spiecies为分类变量可改变形状，对色盲群体友好）ggplot( data = penguins, mapping..., aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g)) + geom_point()penguins |> ggplot(penguins, aes(x =...直方图ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g)) + geom_histogram(binwidth = 200)binwidth 参数:设置直方图中间隔的宽度，

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机器学习绘图Seaborn学习

, 'dots', 'dowjones', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'geyser', 'glue', 'healthexp', 'iris', 'mpg', 'penguins...fmri', 'geyser', 'geyser', 'glue', 'glue', 'healthexp', 'healthexp', 'iris', 'iris', 'mpg', 'mpg', 'penguins...', 'penguins', 'planets', 'planets', 'seaice', 'seaice', 'taxis', 'taxis', 'tips', 'tips', 'titanic',...', 'planets', 'seaice', 'taxis', 'tips', 'titanic']下面加载企鹅数据集penguins,代码如下：import seaborn as sns# 加载企鹅数据集...data = sns.load\_dataset('penguins')print(data)data内数据格式如下：变量分布使用seaborn查看变量的数据的分布，可以使用下面两种方法查看。

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使用UMAP进行降维和可视化

matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载数据集对于本文，我们将使用从Github获取的Palmer Penguins.../data/penguins_size.csv") penguins.head() 加载数据集后，我们将开始删除空值，并使用UMAP创建一个reducer对象。...penguins = penguins.dropna() penguins.species_short.value_counts() reducer = umap.UMAP() penguin_data...= penguins[ [ "culmen_length_mm", "culmen_depth_mm", "flipper_length_mm", "body_mass_g", ] ]....plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=[sns.color_palette()[x] for x in penguins.species_short.map

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利用小提琴图探索帕尔默企鹅数据

numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as st from palmerpenguins import load_penguins...数据探索 # 数据展示 penguins = load_penguins() penguins.head() image-20240129165915062 species：企鹅的种类，包括 Adelie...# 数据清洗 penguins = penguins.dropna() # 删除na species = sorted(penguins["species"].unique()) # 物种列表 y_data...= [penguins[penguins["species"] == specie]["bill_length_mm"].values for specie in species] # 获取每个物种的...exploration with violinplots in Matplotlib[1] 共勉～参考资料 [1] Palmer Penguins exploration with violinplots

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利用雷达图探索帕尔默企鹅数据

matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.lines import Line2D from palmerpenguins import load_penguins...数据探索以下数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据可视化】自动获取～ penguins = load_penguins() penguins.head() image...# 清洗na penguins = penguins.dropna() # 数据缩放 def rescale(x): return (x - np.min(x)) / np.ptp(x) penguins_radar...= ( penguins.groupby('species').agg( avg_bill_length = ("bill_length_mm", np.mean),...["species"].values.tolist() # 变量 VARIABLES = penguins_radar.columns.tolist()[1:] VARIABLES_N = len(VARIABLES

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

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生信小课堂(3) R中执行并行运算

下面小编通过几个小例子及对penguins数据集进行随机森林分析的具体例子来进行介绍，过程仅供参考。...返回线程数经过上面的设置在执行并行计算就不会出现警告信息 x <- foreach( i = 1:10000, .combine = 'c') %dopar% { sqrt(i) } penguins...数据集进行随机森林分析构建数据 penguins penguins %>% select(species, bill_length_mm, bill_depth_mm, flipper_length_mm...m <- ranger::ranger( data = penguins, # 使用penguins数据 dependent.variable.name..., # 使用penguins数据 dependent.variable.name = "species", # 设置因变量为species

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这个图！Python也能一键绘制了，而且样式更多..

Seaborn.pairplot() 函数，一键绘制对角矩阵图形在Python语言中，可以使用统计图形绘制工具Seaborn库中的 pairplot()函数，快速绘制对角矩阵图形，下面给出几个绘制案例： 1.案例一： penguins...= sns.load_dataset("penguins") sns.pairplot(penguins) sns.pairplot(penguins, hue="species") hue="species..." sns.pairplot(penguins, hue="species", diag_kind="hist") diag_kind="hist" kind="kde" !...files.mdnice.com/user/2913/7b21c042-8369-4e9a-a5f2-884e45e526f3.png) markers=["o", "s", "D"] sns.pairplot(penguins..., corner=True) corner=True g = sns.pairplot(penguins, diag_kind="kde") g.map_lower(sns.kdeplot, levels

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掌握pandas中的transform

以前段时间非常流行的「企鹅数据集」为例：图2 我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换：「单个变换函数」我们可以传入任意的非聚合类函数，譬如对数化： # 对数化 penguins...['bill_length_mm'].transform(np.log) 图3 或者传入「lambda」函数： # lambda函数 penguins['bill_length_mm'].transform...(lambda s: s+1) 图4 「多个变换函数」也可以传入包含多个变换函数的「列表」来一口气计算出多列结果： penguins['bill_length_mm'].transform([np.log...传入的函数，在执行运算时接收的输入参数是对应的「整列数据」，所以我们可以利用这个特点实现诸如「数据标准化」、「归一化」等需要依赖样本整体统计特征的变换过程： # 利用transform进行数据标准化 penguins...图6 2.2 transform作用于DataFrame 当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中： # 分别对每列进行标准化 ( penguins

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利用散点图探索帕尔默企鹅数据

numpy as np from adjustText import adjust_text from faker import Faker from palmerpenguins import load_penguins...数据探索以下数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据可视化】自动获取～ # 数据展示 penguins = load_penguins() penguins.head()...# 数据清洗 penguins = penguins.dropna() # 删除na 绘制基础散点图 # 设置基础信息：包括颜色、物种列表等信息 # 颜色 BG_WHITE = "#fbf9f4"...[penguins["species"] == species] ax.scatter( "flipper_length_mm", "bill_length_mm", s=50,...)): if NAMES[i].startswith("C"): x = penguins["flipper_length_mm"].iloc[i] y = penguins

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seaborn可视化绘图

,x="bill_length_mm")plt.show()2、基于kde密度图：In 27:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm", kind="kde...")plt.grid()plt.show()3、基于经验累积分布函数ecdfIn 28:sns.displot(data=penguins, x="bill_length_mm", kind="ecdf...")plt.grid()plt.show()4、同时显示直方图和kde图In 29:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",kde=True)plt.show...()5、绘制两个变量的关系图：仅用于直方图和KDEsIn 30:# 1-默认直方图sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",y="flipper_length_mm...")plt.show()指定为KDES：In 31:# 2-指定为KDESsns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",y="flipper_length_mm

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R4DS-学习记录-ggplot2_2-CG

ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar()#non-ordered levelsDoing so requires transforming the...of numerical values，visualization for distributions of continuous variables is a histogram.> ggplot(penguins...quickly glean the shape of the distribution, particularly with respect to modes and skewness.ggplot(penguins...,aes(x = body_mass_g))+ geom_density()练习1.ggplot(penguins,aes(y = species))+ geom_bar()2.分析那种加颜色的方式比较有用...ggplot(penguins, aes(x = species)) + geom_bar(color = "red")#红色描边ggplot(penguins, aes(x = species))

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Python高级绘图库(Seanborn）

绘图示例散点图 import seaborn as sns sns.set_theme(style="ticks") df = sns.load_dataset("penguins") sns.pairplot..., scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) import seaborn as sns sns.set_theme() # Load the penguins...dataset penguins = sns.load_dataset("penguins") # Plot sepal width as a function of sepal_length across...days g = sns.lmplot( data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species",...="m", height=7) 直方图 import seaborn as sns sns.set_theme(style="darkgrid") df = sns.load_dataset("penguins

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什么，GitHub网站的文件你无法读取

read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-07-28/penguins.csv...首先，你需要对这个链接有一个基础认识： rfordatascience 用户名 tidytuesday 仓库名 master 分支名 data/2020/2020-07-28/penguins.csv...加速，只需要进行如下所示的替换： https://cdn.jsdelivr.net/gh/rfordatascience/tidytuesday@master/data/2020/2020-07-28/penguins.csv

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（数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform

图2 我们在读入数据后，对bill_length_mm列进行transform变换：单个变换函数　　我们可以传入任意的非聚合类函数，譬如对数化： # 对数化 penguins['bill_length_mm...图3 　　或者传入lambda函数： # lambda函数 penguins['bill_length_mm'].transform(lambda s: s+1) ?...图6 2.2 transform作用于DataFrame 　　当transform作用于整个DataFrame时，实际上就是将传入的所有变换函数作用到每一列中： # 分别对每列进行标准化 ( penguins...图7 　　而当传入多个变换函数时，对应的返回结果格式类似agg中的机制，会生成MultiIndex格式的字段名： ( penguins .loc[:, 'bill_length_mm':...图8 　　而且由于作用的是DataFrame，还可以利用字典以键值对的形式，一口气为每一列配置单个或多个变换函数： # 根据字典为不同的列配置不同的变换函数 ( penguins .loc

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1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例

本文将使用penguins和taxis数据集进行演示。...libraries import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") # reading the datasets penguins...= sns.load_dataset(name="penguins") taxis = sns.load_dataset(name="taxis") 散点图 penguins.head() relplot...sns.relplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", kind="scatter", height...sns.catplot(data=penguins, x="island", y="body_mass_g", kind="box", height=5, aspect=1.5)

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Ubuntu 20.04系统备份SystemBack+Penguins Eggs

seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

R4DS学习记录_ggplot2 - CG

day4 呦呦鹿鸣——R for data science阅读笔记之ggplot（）

机器学习绘图Seaborn学习

使用UMAP进行降维和可视化

利用小提琴图探索帕尔默企鹅数据

利用雷达图探索帕尔默企鹅数据

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

生信小课堂(3) R中执行并行运算

这个图！Python也能一键绘制了，而且样式更多..

掌握pandas中的transform

利用散点图探索帕尔默企鹅数据

seaborn可视化绘图

R4DS-学习记录-ggplot2_2-CG

Python高级绘图库(Seanborn）

什么，GitHub网站的文件你无法读取

（数据科学学习手札97）掌握pandas中的transform

1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例

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