第四章:交互式繪圖接口 本章我們將展示Python的繪圖功能以及如何在IPython中交互式地使用它們。 NumPy為處理大量的多維數組結構的數據提供了高效的方法。但是看行行列列的數字總不如直接看曲線圖、散點圖、折線圖、圖片等圖像來的直觀。Matplotlib是一個使用NumPy數據生成高質量 ...
第六章:定制IPython 對於高級用戶,IPython可以進行定制和擴展。在本章結束之后,你將會知道: 怎樣創建和使用自定義配置文件 怎樣為高級功能進行IPython擴展 怎樣在notebook中使用不同的語言 怎樣創建自己的擴展 怎樣使用豐富的前端 怎樣把IPython嵌入到你的Python代碼 IPython配置文件 配置文件是針對本地主機用戶的,包含了IPython參數設置 使用歷史 臨時 ...
2016-04-01 21:44 0 1828 推薦指數:
第四章:交互式繪圖接口 本章我們將展示Python的繪圖功能以及如何在IPython中交互式地使用它們。 NumPy為處理大量的多維數組結構的數據提供了高效的方法。但是看行行列列的數字總不如直接看曲線圖、散點圖、折線圖、圖片等圖像來的直觀。Matplotlib是一個使用NumPy數據生成高質量 ...
本篇為《Python數據可視化實戰》第十篇文章,我們一起學習一個交互式可視化Python庫——Bokeh。 Bokeh基礎 Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的交互式可視化Python庫。這是Bokeh與其它可視化庫最核心的區別。 Bokeh繪圖步驟 ①獲取數據 ②構建 ...
本篇教程介紹了Open3D的可視化窗口的交互功能。 此腳本執行了兩個用戶交互應用程序:demo_crop_geometry()和demo_manual_registration()。 裁剪幾何體 這個函數簡單讀取了一個點雲數據然后調用 ...
Bokeh簡介 Bokeh是一款交互式可視化庫,在瀏覽器上進行展示。 Bokeh可以通過Python(或其它語言),快速便捷地為大型流數據集提供優雅簡潔的高性能交互式圖表。 安裝 在python中有多種安裝Bokeh的方法,這里建議最簡單的方法是使用Anaconda Python發行版 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6917 我嘗試使用Latent Dirichlet分配LDA來提取一些主題。 本教程以端到端的自然語言處理流程為特色,從原始數據開始,貫穿准備,建模,可視化論文。 我們將涉及以下幾點 使用LDA進行主題建模使用pyLDAvis可視化 ...
1、導入數據 原始數據如下: 代碼如下 def read_data(path): data=pd.read_csv(path) return data 2、將date字段轉換成時間類型 ...
作者 | AlperAydın 來源 | Medium 編輯 | 代碼醫生團隊 原文鏈接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1449666 Dash與plotly 交互式數據可視化對探索性數據分析具有重要影響 ...
DeepFaceLab在沉寂了幾個月后(目測Iperov同志討生活去了),在8月下旬又迎來了重大更新。我總結了一下,主要是更新了三大功能。 新增Avatar模型 交互式轉換器 半臉模型支持FAN Avatar 模型我已經做過比較詳細的介紹,從測試結果來看並不是太理想 ...