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    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    Seaborn是Python中的一个库,主要用于生成统计图形。 ? Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。...要引入Seaborn库,使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样的图形,如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中,我们使用从...此图是机器学习领域的最强大的可视化工具。 让我们看看数据集评级和大小中的两个数字列的散点图是什么样子的。首先,我们将使用matplotlib绘制图,然后我们将看到它在seaborn中的样子。...使用Matplotlib的散点图 使用Seaborn的散点图 在直方图和散点图的代码中,我们将使用sn .joinplot()。 sns.scatterplot()散点图的代码。...结论 这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。正如我已经提到的,Seaborn构建在matplotlib库之上。

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    【笔记3】python中的映射操作

    采用映射代替条件查找 映射(如dict等)的搜索速度远快于条件语句(如if等),采用映射替代条件查找可以提高代码效率,目前Python中只有一种标准映射类型,就是字典(dict),但是列表也可以做出这种效果...' print(dic.items()) for a,b in dic.items(): if test in a: print(b) items()方法用于返回字典dict的(...key,value)元组对的列表 取出对应的结果: dict_items([(1, ‘32’), (2, ‘31’), (3, ‘432’), (4, ‘467’), (5, [‘fa’, ‘faa...[‘apple’,’orange’,’123’]] type, name = listdic[1] type = fruit name = [‘apple’,’orange’,’123’] ps 字典的不同表示...1:'32', 2:'31', 3:'432' } dic2 = { 1:2, 2:3, 3:4 } 注意key和value是否是字符串,比如迭代或判断的时候

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    Python绘图模块seaborn在Anaconda环境中的安装

    本文介绍在Anaconda的环境中,安装Python语言中,常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化,使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。 美观的默认样式。...seaborn模块提供了多种方法来可视化多个变量之间的关系。我们可以使用seaborn模块绘制散点图矩阵、线性回归模型图、分类散点图、热图等。 分组数据的可视化。...在我们之前的很多博客中,也都介绍过这一模块的具体使用方法与场景,包括基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归、Python中seaborn pairplot...需要注意的是,由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块,因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境;关于虚拟环境的创建与进入,大家可以参考文章Anaconda创建、使用、

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    Matplotlib与Seaborn在Python面试中的可视化题目

    数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分,而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库,其掌握程度直接影响到面试表现。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....Seaborn进阶绘图面试官可能要求您展示如何使用Seaborn绘制箱线图、热力图、小提琴图等复杂图形。...交互式图表面试官可能询问如何使用Matplotlib或Seaborn创建交互式图表。...混淆Matplotlib与Seaborn功能:理解两者的定位与互补关系,合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师的必备技能。

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    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    这与之前的 regplot() 和 lmplot() 的关系非常相似(未禾备注:在 seaborn 的构架中很容易分成这样两类用途相似,使用有所差异的替代方案函数)。...(未禾:这是多么令人愉悦的事情) 条形图 最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。 在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行,并显示任意估计,默认情况下使用均值。...这类似于分类而不是定量变量的直方图。在 Seaborn 中,使用 countplot() 函数很容易绘制: 备注:函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的,有两种方法可以在 Seaborn 中绘制分类图。...整数 estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 矢量 ci 置信区间 浮点数或 None n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数 units 采样单元的标识符,用于执行多级引导和重复测量设计

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    Python Numpy文件读写中的内存映射应用

    内存映射文件的优势 减少内存使用:只加载文件的部分内容,而不是将整个文件加载到内存中。 提高读写性能:内存映射文件允许直接从磁盘读取和修改数据,而无需频繁的数据复制操作。...它的用法类似于普通的Numpy数组,只不过数据存储在磁盘文件中,而不是完全加载到内存中。 创建内存映射文件 可以使用numpy.memmap来创建一个内存映射数组,该数组与磁盘文件关联。...通过flush()方法,可以将修改过的数据写入到磁盘中。 读取内存映射文件 当处理已经创建的内存映射文件时,可以使用相同的memmap函数以只读模式或读写模式访问文件内容。...总结 内存映射文件是处理大规模数据集时的强大工具,特别是在数据集过大而无法一次性加载到内存中的情况下,使用Numpy的memmap函数可以有效地进行文件I/O操作,降低内存占用,提高文件处理效率。...通过合理使用内存映射文件,可以在Python中高效地处理超大规模的数据集,为机器学习、科学计算等领域的应用提供强有力的支持。

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    使用 Python 进行数据可视化之Seaborn

    Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 之上的高级接口。 它提供了漂亮的设计风格和调色板来制作更具吸引力的图形。 安装 要安装 seaborn,请在终端中输入以下命令。...一起使用 Matplotlib 和 Seaborn 是一个非常简单的过程。我们只需要像之前一样调用 Seaborn Plotting 函数,然后就可以使用 Matplotlib 的自定义函数了。...注意: Seaborn 加载了提示、虹膜等数据集,但在本教程中,我们将使用 Pandas 加载这些数据集。...sns.lineplot(data=data.drop(['total_bill'], axis=1)) plt.show() 输出: 条形图 Seaborn 中的条形图可以使用barplot()方法...("tips.csv") sns.barplot(x='day',y='tip', data=data, hue='sex') plt.show() 输出: 直方图 Seaborn 中的直方图可以使用

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    Lxcfs在容器集群中的使用

    前言:部署之前,我们需要先了解Lxcfs 是什么,使用它可以达到什么样的效果。...背景:我们知道在k8s 的pod 内,使用top/free/df等命令,展示的状态信息是从/proc目录中的相关文件里读取出来的,这些文件默认是读取pod所在节点主机对应文件的数据。...LXCFS:FUSE filesystem for LXC 是一个常驻服务,它启动以后会在指定目录中自行维护与上面列出的/proc目录中的文件同名的文件,容器从lxcfs维护的/proc文件中读取数据时...image.png 概述 本文介绍了如何在TKE集群中使用lxcfs admission webhook方案来启用lxcfs支持(Initializers特性在K8s 1.14废弃,不再推荐使用原来的initializer...方案) 配置环境: TKE集群:1.14.3 node节点OS:centos 7.6 安装依赖 集群内所有CentOS节点安装fuse-libs: yum install -y fuse-libs 否则会报错

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    如何使用Fluent Nhibernate中的Automapping进行OR Mapping映射

    由于在项目中使用了NHibernate来作为ORMapping构建数据访问层,那么就必须要配置Object和DataTable的映射。...最早的项目中,我们使用了最传统的XML配置文件的方式编写映射关系,但是这样太麻烦,每次修改class和表时都要去修改对应的XML文件,而且还容易出错,一定有疏忽遗漏的地方,还不容易找出错误,所以在第二个项目中...(比如CostCenter类对应表COST_CENTER) 类中的主键使用Id命名,表中的主键使用表名+“_ID”的命名方式。...(比如CostCenter中有public virtual long Id{get;set;},对应表中的列COST_CENTER_ID) 对于一对多的关系,使用父方的类名作为属性名,表中使用父表的主键列名作为对应的外键列的列名...TYPE的列 } } 然后就是关于DiscriminateColumn中的值如何映射成对应的Subclass,需要实现ISubclassConvention接口,代码如下: public class

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    Hibernate之集合映射的使用(Set集合映射,list集合映射,Map集合映射)

    a:数据库的相关知识:   (1):一个表能否有多个主键:不能;   (2):为什么要设置主键:数据库存储的数据都是有效的,必须保持唯一性;   (3)为什么id作为主键:因为表中通常找不到合适的列作为唯一列...,即主键,所有为了方便用id列,因为id是数据库系统维护可以保证唯一,所以就把这列作为主键,简单的说为了方便;如果找不到合适的列,除了使用id列以为作为主键,也可以使用联合主键,即多列的值作为一个主键,...从而确保了记录的唯一性,即为联合主键; Hibernate的映射很重要哦,如果是一般的映射,很容易掌握和使用,但是如果是集合映射呢,这里简单使用一下集合映射; 1:第一步,作为使用别人框架的中国人...集合的数据,(因为存在正确映射) 116 //当使用集合数据的时候,才向数据库发送执行sql的语句(又叫做懒加载) 117 System.out.println(user.getAddressList...,这里使用自动创建表的: ?

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    Python 优雅的函数映射

    ,每次需要添加更多版本或者修改某个版本的函数,只需要在函数映射中进行相应的修改,而不需要修改原始的条件判断逻辑,提高了代码的可维护性。...(alt_version, version_functions["default"]) selected_function() 在上面例子中,使用了 functools.partial 来创建了部分应用函数...然后将这些部分应用函数作为值存储在字典中,并根据版本选择相应的部分应用函数 selected_function() 执行 functools.partial 是 Python 标准库中的一个函数,用于创建一个新的可调用对象...假设有一个函数 func(a, b, c),可以使用 functools.partial 来创建一个新的函数,例如 new_func = partial(func, a=1),这样就创建了一个新函数 new_func...柯里化(Currying)是函数式编程中的一种技术,它将一个多参数的函数转换为一系列单参数函数的过程。

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    Django中的关系映射

    什么是关系映射? 在关系型数据库中,通常不会把所有数据都放在同一张表中,不易于扩展。...常见的关系映射 一对一映射:例如一个身份证对应一个人 一对多映射:例如一个班级可以有多个学生 一对多映射:例如一个学生可以报考多个课程,一个课程可由多个学生学习....一对一映射(创建) 一对一是表示现实事物间存在的一对一的对应关系。...for i in stu1: print(i.id,i.student_name,i.classroom_id) 多对多映射 ---- 多对多表达对象之间多对多的复杂关系,如:每个人都有不同的学校...,每个学校都有不同的学生 MySQL中创建多对多需要以来第三张表来完成 Django中无需手动创建,Django自动完成 语法:在关联的两个类中的任意一个类中models.ManyToManyField

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    MyBatis中的复杂映射

    上一章中实现的MyBatis对象映射较为简单,对象中的属性和数据库中的表字段是一一对应的(无论数量和名称都完全一样),如果对象中的属性名和表中的字段名不一致怎么办?...1.1 使用查询别名映射对象属性 (1)对象属性名和表字段名不一致时         如果仅仅是数据库表中的字段名和Java对象的属性名不一致时,可以在select语句中指定查询字段的别名,别名与对象的属性名相同...resultMap描述复杂映射         如果对象和表之间有更复杂的差异,比如Java对象中内嵌其它对象属性(多对一或一对多),就需要在MyBatis的实体配置文件中使用resultMap元素描述映射细节...4.1.1 外键对象映射 (1)通过join关联         下面的示例中:select语句使用了join把外键表相关数据一并查询了出来;通过resultMap元素,定义了查询结果字段与Java对象之间的映射填充关系...(2)外键集合的二次查询映射         外键集合映射同样可以使用二次加载的方式。

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    Python Seaborn (1) 艺术化的图表控制

    (http://seaborn.pydata.org/tutorial.html) 一个引人入胜的图表非常重要,赏心悦目的图形不但能让数据探索中一些重要的细节更容易被挖掘,也能更有利于在与观众交流分析结果的过程中吸引观众的注意力并使观众们更容易记住结论...定义一个含偏移的正弦图像,来比较传统的matplotlib和seaborn的不同: ? 使用matplotlib默认设置的图形效果: ?...seaborn的默认灰色网格底色避免了刺目的干扰,对于多个方面的图形尤其有用,是一些更复杂的工具的核心。 Seaborn将matplotlib参数分成两个独立的组。...用despine()进行边框控制 white和ticks参数的样式,都可以删除上方和右方坐标轴上不需要的边框,这在matplotlib中是无法通过参数实现的,却可以在seaborn中通过despine(...通过 plotting_context() 和 set_context() 调整绘图元素 另一组参数控制绘图元素的规模,这应该让您使用相同的代码来制作适合在较大或较小的情节适当的场景中使用的情节。

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