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    python常用可视化技巧

    最简单的可视化就是数据散列分布图柱状图,这个可以用Seanborn的pairplot来完成。...以下图中2种颜色表示2种不同的类,因为20维的可视化没有办法在平面表示,我们取出了一部分维度,两两组成pair看数据在这2个维度平面上的分布状况,代码和结果如下: 我们从散列图和柱状图上可以看出,确实有些维度的特征相对其他维度...新增部分 绘制正态分布概率密度函数代码如下 我们可以绘制在三维空间的正态分布图代码如下 损失函数:Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失 散点图: 接着上面画出逻辑回归的分类效果图...可用的形状有’^’,’V’,’‘,’>’,’ 把上面三个图分开来,凸显每个特征与类别的关系 人工智能大数据与深度学习

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    HTML5+JS 可交互360°&柱状全景图浏览

    ---- 柱状全景图 但我写这篇文章并不只是为了推荐一个库,还有我刚趟过的一个坑——如何实现柱状全景图。 通常,全景图片都是用专门仪器拍摄的几乎360° x 180°照片。...真正的全景照片的宽高比应该是2:1 这种照片无法制作360°全景,但是可以退而求其次做个柱状全景图。 例如下面这张图↓ ?...开头推荐的库中并没有给出柱状全景图的解决方案,但是我们可以对图像做一点特殊的处理以实现目标效果。 首先,用PS编辑图片,给图片上下各加一段等高的黑色横条,使得整张图片高度达到宽度的一半 ?...min_fov: 67, // 最小缩放值(不能设为68,否则一片漆黑) default_fov: 68, // 默认缩放值 }); 这样设置的话,就无法看到照片以外的黑色区域啦,柱状全景图完成

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    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    1.分布曲线 我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们的不是直方图中的频率图,而是y轴上的近似概率密度。...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中,我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...我们可以通过将上述数据绘制成柱状图来克服这种情况。...Rating栏的条形图 与饼图类似,我们也可以定制柱状图,使用不同的柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中的一个数字列,比如评级、评论或大小等。...Seaborn还支持其他类型的图形,如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是,它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。

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