Cours Intermédiaire  11317

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17628

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11330

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：matplotlib est la bibliothèque de dessins la plus célèbre de Python. Cet article partage avec vous des exemples d'utilisation de matplotlib+numpy pour dessiner une variété de dessins, notamment des tracés remplis, des nuages ​​de points, des tracés à barres et des tracés de contour. Les amis qui en ont besoin peuvent se référer aux lignes. tracés (tracés de contour), tracés bitmap et tracés 3D Jetons un coup d'œil ci-dessous.

2017-05-12 commentaire 0  9552

Introduction au cours：matplotlib est la bibliothèque de dessins la plus célèbre de Python. Cet article partage avec vous des exemples d'utilisation de matplotlib+numpy pour dessiner une variété de dessins, notamment des tracés remplis, des nuages ​​de points, des tracés à barres et des tracés de contour. Les amis qui en ont besoin peuvent se référer aux lignes. tracés (tracés de contour), tracés bitmap et tracés 3D Jetons un coup d'œil ci-dessous. Préface : matplotlib est la bibliothèque de dessins la plus célèbre de Python. Elle fournit un ensemble complet de...

2017-06-15 commentaire 0  2368

Introduction au cours：Les méthodes de visualisation de données incluent les graphiques statiques, les graphiques dynamiques, la visualisation géographique, la visualisation 3D, la visualisation interactive, la visualisation de texte et la visualisation Big Data, etc. Introduction détaillée : 1. Les graphiques statiques sont l'une des méthodes de visualisation de données les plus courantes. En utilisant diverses bibliothèques de graphiques, nous pouvons créer divers graphiques statiques, tels que des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des diagrammes circulaires, etc. ; utilisé dans le temps Les changements dans les données sont affichés sur l'axe. En utilisant les bibliothèques JavaScript, nous pouvons créer divers graphiques dynamiques, tels que des graphiques linéaires mis à jour en temps réel, des cartes dynamiques, etc.

2023-08-22 commentaire 0  7415

Introduction au cours：Les méthodes de dessin incluent des graphiques linéaires, des graphiques à nuages ​​de points, des graphiques à barres, des histogrammes, des diagrammes circulaires, des boîtes à moustaches, des cartes thermiques, des graphiques de contour, des graphiques 3D, etc. Introduction détaillée : 1. Graphique linéaire : utilisez la fonction plot() pour dessiner un graphique linéaire, qui peut montrer l'évolution des données au fil du temps ou d'autres variables continues. 2. Diagramme à nuages ​​de points : utilisez la fonction scatter() pour dessiner un nuage de points ; graphique, qui peut montrer deux La relation entre les variables, chaque point de données correspond à une coordonnée ; 3. Histogramme : utilisez la fonction bar() ou barh() pour dessiner un histogramme, qui peut montrer la distribution ou la comparaison de variables discrètes, etc. .

2023-11-22 commentaire 0  1376

Introduction au cours：Python facilite la visualisation des données grâce à ses bibliothèques étendues et puissantes. Des bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn fournissent des outils permettant de créer une variété de tableaux, de graphiques et de cartes, permettant aux data scientists et aux analystes de communiquer efficacement leurs informations. Matplotlib : créez des graphiques polyvalents Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus populaires en Python. Il est connu pour sa capacité à créer des tableaux et des graphiques personnalisés, notamment des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des nuages ​​de points et des histogrammes. Matplotlib prend également en charge le traçage 3D et les contrôles interactifs, permettant aux utilisateurs d'explorer dynamiquement les données. Seaborn : Seaborn, expert en graphiques statistiques, est construit sur Matplotlib et se spécialise dans

2024-04-02 commentaire 0  673