简介 在上一文中，我们介绍了画布和坐标轴。接下来我们继续介绍如何在坐标轴实例中加入更多的元素，比如标题、轴标、图例等。 标题 推荐使用坐标轴实例的[crayon-5e2e8a82b03b0819514623-i/] 方法…
matplotlib画布与坐标轴(figure and axes)
简介 使用matplotlib绘图，一个非常基础的问题就是要搞清楚画布和坐标轴。只有真正了解这两个概念，才能获得对整个绘图过程的控制权。 画布(Figure) 想要绘图就需要一张画布，所有的内容都是放在画布上面的。通过F…
PyCharm操作技巧大全（Win/Linux 版）
简介 PyCharm是由JetBrains开发的一个主要用于Python编程的集成开发环境（IDE）。非常适合新手学习Python，它提供了一整套代码分析，图形调试，版本控制系统等，并且可以快速打开Python解释器，C…
matplotlib标记表(marker)
简介 使用matplotlib画图，需要改变数据点标记类型(marker)，可以参考下面的标记表： 比如使用如下命令作图： [crayon-5e2e8a82b252c758141109/] 得到菱形标记： 或者改成星星标…
pandas数据作图方法
简介 Pandas自身也提供了作图的[crayon-5e2e8a82b2b4f044943821-i/] 方法，可以作各种图形。本文将详细介绍如何使用Pandas直接作一些常规的图。 折线图 控制作图的类型在[crayo…
pandas时间频率处理——resample和reindex方法
简介 本文接着介绍时间频率转换和重新对齐的两个方法（[crayon-5e2e8a82b382e141985098-i/] 和[crayon-5e2e8a82b3835743229524-i/] ）。 resample()…
pandas时间序列处理——日期范围、频率、移动
简介 时间序列是一种非常重要的数据类型，在许多领域（金融、物理、经济、生态学）都有应用，它描述了多个时间点观察到的结果，形成一段时间序列。时间序列中的频率变化可以是定长或不定长的，幸运的是，pandas提供了一套完整的方…
pandas读写操作总结
简介 读写操作方便数据的迁移储存，pandas提供了非常丰富的接口，能够实现对二进制数据、文本文件、剪贴板内容、Excel、JSON格式、HTML格式和HDF5格式等数据的读写，操作非常方便。本文将介绍几个主要操作： C…
pandas函数应用——apply、applymap、map方法
简介 在pandas中，[crayon-5e2e8a82b67ab434363985-i/] 方法使用是非常灵活的，他比[crayon-5e2e8a82b67b2158867885-i/] 方法使用更自由。数据分析师日常…
TensorFlow Eager Execution入门简介
简介 TensorFlow Eager Execution（动态图）模式在TensorFlow 1.8版本中开始引入，相比传统的Graph Execution模式有了很大的进步。该模式能够快速调试，使用Python原生控…
pandas数据聚合方法——agg方法
简介 在之前的文章中我们就介绍了一些聚合方法，这些方法能够就地将数组转换成标量值。一些经过优化的groupby方法如下表所示： 然而并不是只能使用这些方法，我们还可以定义自己的聚合函数，在这里就需要使用到agg方法。 自…
pandas数据聚合与分组运算——groupby方法
简介 pandas中一类非常重要的操作是数据聚合与分组运算。通过groupby方法能够实现对数据集的拆分、统计、转换等操作，这个过程一气呵成。 在本文中，你将学到： 选取特定列分组； 对分组进行迭代； 通过字典或Seri…
通过谷歌云（GCP）免费科学上网一年
简介 谷歌云有一年免费试用期，包括赠送的$300礼金，我们可以通过它安装SS+BBR，建立一个科学上网的平台。 准备工作 谷歌账号； 一张外币信用卡。 注册账号 在谷歌云网站https://cloud.google.co…
pandas数据离散化
简介 有时候便于分析数据，我们需要将连续型的数据划分开，也就是离散化。比如：统计人员的年龄分布，需要划分几个档次等，然后就可以做柱状图或者直方图。可以通过pandas的cut()和qcut()函数实现，接下来一一介绍。 …
期待TensorFlow 2.0的到来
简介 GDG（Google Developer Groups）今年在上海站举办了第8届DveFest，今年的主题是《build for digital wellbeing》。有意思的是，今年Tensorflow Day也…