第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们。 NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法。但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图、散点图、折线图、图片等图像来的直观。Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量 ...
第六章:定制IPython 对于高级用户,IPython可以进行定制和扩展。在本章结束之后,你将会知道: 怎样创建和使用自定义配置文件 怎样为高级功能进行IPython扩展 怎样在notebook中使用不同的语言 怎样创建自己的扩展 怎样使用丰富的前端 怎样把IPython嵌入到你的Python代码 IPython配置文件 配置文件是针对本地主机用户的,包含了IPython参数设置 使用历史 临时 ...
2016-04-01 21:44 0 1828 推荐指数:
第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们。 NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法。但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图、散点图、折线图、图片等图像来的直观。Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量 ...
本篇为《Python数据可视化实战》第十篇文章,我们一起学习一个交互式可视化Python库——Bokeh。 Bokeh基础 Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。 Bokeh绘图步骤 ①获取数据 ②构建 ...
本篇教程介绍了Open3D的可视化窗口的交互功能。 此脚本执行了两个用户交互应用程序:demo_crop_geometry()和demo_manual_registration()。 裁剪几何体 这个函数简单读取了一个点云数据然后调用 ...
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6917 我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以端到端的自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,贯穿准备,建模,可视化论文。 我们将涉及以下几点 使用LDA进行主题建模使用pyLDAvis可视化 ...
1、导入数据 原始数据如下: 代码如下 def read_data(path): data=pd.read_csv(path) return data 2、将date字段转换成时间类型 ...
作者 | AlperAydın 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1449666 Dash与plotly 交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响 ...
DeepFaceLab在沉寂了几个月后(目测Iperov同志讨生活去了),在8月下旬又迎来了重大更新。我总结了一下,主要是更新了三大功能。 新增Avatar模型 交互式转换器 半脸模型支持FAN Avatar 模型我已经做过比较详细的介绍,从测试结果来看并不是太理想 ...