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    Python可视化库

    现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来? 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python,简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库,快速带你入门!!

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    Python数据处理从零开始----第四章(可视化)背景:Matplotlib

    我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思,最初是作为IPython的补丁,用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位,而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示,Matplotlib软件包诞生了,2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时,它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。

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    Chrome开发者工具不完全指南:(三、性能篇)

    卤煮在前面已经向大家介绍了Chrome开发者工具的一些功能面板,其中包括Elements、Network、Resources基础功能部分和Sources进阶功能部分,对于一般的网站项目来说,其实就是需要这几个面板功能就可以了(再加上console面板这个万精油)。它们的作用大多数情况下是帮助你进行功能开发的。然而在你开发应用级别的网站项目的时候,随着代码的增加,功能的增加,性能会逐渐成为你需要关注的部分。那么网站的性能问题具体是指什么呢?在卤煮看来,一个网站的性能主要关乎两项,一是加载性能、二是执行性能。第一项可以利用Network来分析,我以后会再次写一篇关于它的文章分享卤煮的提高加载速度的经验,不过在此之前,我强烈推荐你去阅读《web高性能开发指南》这本书中的十四条黄金建议,这是我阅读过的最精华的书籍之一,虽然只有短短的一百多页,但对你的帮助确实无法估量的。而第二项性能问题就体现在内存泄露上,这也是我们这篇文章探讨的问题——通过Timeline来分析你的网站内存泄露。

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