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wangjuju123

Matplotlib之柱狀圖

前面了解了折線圖在python中的基礎(chǔ)繪制之后，今天讓我們一起感受一下柱狀圖的繪制過(guò)程。柱狀圖(bar chart)，是一種以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度為變量的表達(dá)圖形的統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋表示數(shù)據(jù)分布的情況，用來(lái)比較兩個(gè)或以上的價(jià)值（不同時(shí)間或者不同條件），只有一個(gè)變量，通常利用于較小的數(shù)據(jù)集分析。柱狀圖亦可橫向排列，或用多維方式表達(dá)。主要用于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，早期主要用于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)科中

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wangjuju123

Matplotlib之折線圖繪制

（一）復(fù)習(xí)1. 導(dǎo)入作圖的相關(guān)包 2.創(chuàng)建變量，進(jìn)行繪圖圖例和顏色在上一貼都有介紹，這里就不做贅述。3.打印統(tǒng)計(jì)圖以上是對(duì)前一章節(jié)內(nèi)容一個(gè)簡(jiǎn)單的復(fù)習(xí)。（二）新知1. 創(chuàng)建基本統(tǒng)計(jì)圖 2.輸出統(tǒng)計(jì)圖 3．對(duì)圖布分組3.1第一種結(jié)果輸出如下圖： 3.2第二種結(jié)果輸出如下圖： 4.在圖中加備注和箭頭結(jié)

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wangjuju123

python繪圖中設(shè)置線條、顏色

設(shè)置不同線條：設(shè)置不同顏色：

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wangjuju123

繪圖包這么多該怎么選？

下面列舉了部分在Python中可進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化操作的包。 Matplotlib Matplotlib算是Python中繪圖最基本的包了，用起來(lái)也比較接地氣，用Matplotlib做的最多的是2D的圖像，并且使用Matplotlib做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化是非常容易便捷的 Pandas Pandas是基于Matplotlib實(shí)現(xiàn)繪圖的，因?yàn)镻andas對(duì)Matp

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wangjuju123

數(shù)據(jù)可視化的重要性？

不難發(fā)現(xiàn)，在每一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，總有一部分內(nèi)容是不可或缺的——圖表，為什么我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)分析時(shí)會(huì)覺(jué)得圖表是極其重要的一部分內(nèi)容，或者說(shuō)為什么要做數(shù)據(jù)可視化呢？舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，下面是一個(gè)餐廳就餐信息的統(tǒng)計(jì)（前五行）如果只看數(shù)據(jù)的話，我們能知道，顧客的每一單總金額是多少、給小費(fèi)情況如何、性別、是否吸煙等，這就是從數(shù)據(jù)中可以直觀獲得的信息。但是，如果想獲得更多的信息，貌似是比較困難的。那我們接

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阿抽哥哥

Pandas中時(shí)間序列數(shù)據(jù)有哪些？

日期與時(shí)間數(shù)據(jù)主要包括三類：時(shí)間戳表示某個(gè)具體的時(shí)間點(diǎn)（例如2015年7月4日上午7點(diǎn)）時(shí)間間隔與周期表示開始時(shí)間與結(jié)束時(shí)間點(diǎn)之間的時(shí)間長(zhǎng)度，例如2015年（指的是2015年1月1日至2015年12月31日這段時(shí)間間隔）。周期通常是指一種特殊形式的時(shí)間間隔，每個(gè)間隔長(zhǎng)度相同，彼此不會(huì)重疊（例如，以24小時(shí)為周期構(gòu)成每一天）。時(shí)間增量（time delta）或持續(xù)時(shí)間（duration）表示精

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啊啊啊啊啊吖

使用rmarkdown

數(shù)據(jù)報(bào)告是作為數(shù)據(jù)分析師必不可少的工作之一，而目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師所處環(huán)境可能是excel畫圖制表，然后制作成word或者email的方式。對(duì)于周期性的報(bào)告，每次重復(fù)操作其實(shí)蠻痛苦的。首先建立一個(gè)knitr文檔，你可以File-New File-R Markdown ，也可以直接點(diǎn)File下面的然后創(chuàng)建。a接下來(lái)會(huì)提示你生成哪一種，我們這里直接選擇Document好了，如果你想做PPT可以使

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阿抽哥哥

Pandas有哪些時(shí)間序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？

·針對(duì)時(shí)間戳數(shù)據(jù)，Pandas提供了Timestamp類型。它本質(zhì)上是Python的原生datetime類型的替代品，但是在性能更好的numpy.datetime64類型的基礎(chǔ)上創(chuàng)建。對(duì)應(yīng)的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DatetimeIndex?！め槍?duì)時(shí)間周期數(shù)據(jù)，Pandas提供了period類型。這是利用numpy.datetime64類型將固定頻率的時(shí)間間隔進(jìn)行編碼。對(duì)應(yīng)的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是PeriodIn

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啊啊啊啊啊吖

R訪問(wèn)accdb文件調(diào)式

最近嘗試用RStudio訪問(wèn)accdb文件，碰到了以下問(wèn)題以及解決辦法：首先說(shuō)明下最初的運(yùn)行環(huán)境：R-3.3.2 64bit，win7 64bit。加載RODBC之后，運(yùn)行腳本：conn

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用R實(shí)現(xiàn)wald檢驗(yàn)

本人在學(xué)習(xí)分位數(shù)回歸，不知道除了看P值和置信區(qū)間外還能通過(guò)什么辦法來(lái)看出模型擬合優(yōu)度和參數(shù)顯著性？看見有些論文里采用WALD檢驗(yàn)方法，但是不知道R是如何實(shí)現(xiàn)WALD檢驗(yàn)的，找老師請(qǐng)教和自己找文檔算是找到一種方法，給大家參考。用wald.test()就行，在aod包里。這個(gè)函數(shù)長(zhǎng)成這個(gè)樣子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = N

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關(guān)于R代碼運(yùn)行錯(cuò)誤的問(wèn)題

實(shí)際工作中遇到的：RUS1mRUS1m[i,j]}? ???else if(io1m.m[i,j]-io1m.m$US

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txt中標(biāo)題的問(wèn)題

小師妹急匆匆的跑過(guò)來(lái)問(wèn)我：txt中標(biāo)題行有空值導(dǎo)致的標(biāo)題與數(shù)據(jù)不對(duì)等，這種情況下怎么R讀取呀？??實(shí)際上，標(biāo)題行一般是不允許有空值的，因?yàn)榈谝恍惺亲兞啃械脑?，就代表的一列?shù)據(jù)的變量名，如果缺失的話，可以自己手工補(bǔ)上，如果不想補(bǔ)上，就在read.table時(shí)，設(shè)置header=FALSE,再把第一行給去掉，就ok了??，在學(xué)習(xí)R里的你get到了嗎。

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向量誤差修正模型案例分析

> ############################> #1.生成數(shù)據(jù)> set.seed(12345)> u1 u2 u3 y1 y2

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tinytex編譯中文的問(wèn)題

在用latex做PPT的時(shí)候遇到一個(gè)奇葩的問(wèn)題，section與subsection中不能寫中文。第一種解決問(wèn)題參考：第一，就是模板并不支持中文顯示，需要CJK 或者xetex xeCJK等等來(lái)對(duì)中文支持做一些額外工作。以CJK為例：必須先引入一個(gè) CJK 環(huán)境：\begin{CJK*}{GBK}{song}中文\end{CJK*}第二，就是中文字體配置是否正確，比如CJK所指定的編

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R來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)地圖

作為任何有多地區(qū)業(yè)務(wù)的公司，如果能在地圖上展示業(yè)績(jī)，是一件多么酷的事情，下面上圖片。a這張圖展現(xiàn)的是江蘇某行的存款規(guī)模，越紅說(shuō)明越高，蘇州是第一梯隊(duì)，南京，無(wú)錫市第二梯隊(duì)，徐州、南通、常州是第三梯隊(duì)，其他慘白的都是蘇北地區(qū)，是第四梯隊(duì)。當(dāng)然數(shù)據(jù)方面我進(jìn)行了加工，與真實(shí)數(shù)據(jù)還是有出入的，只是做個(gè)范例。R語(yǔ)言制作圖表的步驟很簡(jiǎn)單，一般無(wú)非是以下流程，很多人想不明白為什么必須要用R語(yǔ)言來(lái)畫圖，有

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R里par和ggplot的問(wèn)題

有學(xué)妹問(wèn)我，想把ggplot畫的條形圖4個(gè)分2*2顯示先par(mfrow=c(2,2))然后ggplot(q,x,y) geom_bar(stat = "identity");ggplot;g;g;為什么只顯示最后一個(gè)圖，而且只有一個(gè)，而不是四個(gè)？這是因?yàn)椋篻gplot不能用par分圖，可以先用ggplot包做出幾張圖，然后使用gridExtra包將幾張圖合并在一起。

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R里插入時(shí)間的問(wèn)題

（1）已知時(shí)間尺度為小時(shí)的一系列數(shù)據(jù)，現(xiàn)在想讓小時(shí)尺度轉(zhuǎn)化為半小時(shí)尺度，即已知t1,t2。現(xiàn)在想變?yōu)閠1,t1.5,t2，并且是t1.5的值等于t1和t2的二分之一，該怎么處理?require('tidyr')full_seq(c(1, 2, 3, 4, 5), 0.5)（2）已知時(shí)間尺度為10 分鐘尺度的一系列數(shù)據(jù)，現(xiàn)在想讓10分鐘尺度轉(zhuǎn)化為半小時(shí)尺度，即在t0.1,t0.2,t0.

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阿抽哥哥

為什么Pandas導(dǎo)入數(shù)據(jù)失敗??？

失敗報(bào)錯(cuò)： Pandas在讀取csv文件時(shí)，如果文件路徑或csv文件名包含中文的話則會(huì)報(bào)錯(cuò)，在讀取文件時(shí)確保使用英文路徑與英文文件名。也可以在read_csv中使用open方法讀取。

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分類型模型評(píng)估之混淆矩陣

混淆矩陣顯示分類模型與數(shù)據(jù)中的實(shí)際結(jié)果（目標(biāo)值）相比所做的正確和不正確預(yù)測(cè)的數(shù)量。矩陣是 N × N ，其中 N 是目標(biāo)值（類）的數(shù)量。通常使用矩陣中的數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估這些模型的性能。下表顯示了兩個(gè)類（正面和負(fù)面）的2x2混淆矩陣。準(zhǔn)確性（accuracy）：正確的預(yù)測(cè)總數(shù)的比例。陽(yáng)性預(yù)測(cè)值或精確度 (positive predictive value)：正確識(shí)別的陽(yáng)性病例的比例。

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如何去評(píng)估一個(gè)模型的優(yōu)良？

方法一：拆分測(cè)試集和訓(xùn)練集將數(shù)據(jù)集拆分為單獨(dú)的測(cè)試集和訓(xùn)練集。在前者上訓(xùn)練模型，在后者上評(píng)估模型（例如錯(cuò)誤率，準(zhǔn)確率，召回率，ROC、auc等）方法二：訓(xùn)練模型并調(diào)整（優(yōu)化）其參數(shù)將數(shù)據(jù)集拆分為單獨(dú)的測(cè)試和訓(xùn)練集。在訓(xùn)練集上使用諸如交叉驗(yàn)證之類的技術(shù)來(lái)為模型找到“最佳”超參數(shù)集。如果已完成超參數(shù)調(diào)整，使用獨(dú)立測(cè)試集來(lái)獲得其性能的無(wú)偏估計(jì) 。方法三：構(gòu)建不同的模型并比較不同的算

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