import matplotlib.pyplot as plt #可以用来绘制地图 ---时间序列--- pd.to_datetime(datestrs) #将字符串型日期解析为日期格式 pd.date_range('1/1/2000', periods=1000) #生成时间序列 timelist=pd.date_range(start=merge.time.values[0],end=merge.time.values[-1],freq='1H')timelistOut[131]:D...
</fontconfig> You need to generate all the figures: $ cd scripts $ for script in *.py; do python $script; done $ cd .. Compile the sheet $ xelatex cheatsheets.tex $ xelatex cheatsheets.tex About Official Matplotlib cheat sheets matplotlib.org/cheatsheets/ Resources Readme ...
/* Matplotlib */Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库。它允许我们生成和构建各种图表。它可以与Seaborn一起使用。 您可以通过以下代码安装matplotlib: 代码语言:javascript 复制 pip install matplotlib 以下是我们可以使用matplotlib构建的不同类型的图表的几个示例: 代码语言:javascript 复制 # 直方图%matplotlib inli...
Cheatsheets! (no actual cheating, just short and skinny mnemonics for software usage and programming concepts) Github Github markdown HTML Html tags 1. Python 1.1. Beginner Python 1.3.Python Numpy 1.5. Python Pandas Data Wrangling The most important aspect of Pandas dataframes and numpy arrays, ...
CheatSheet:使用Python中的Pandas进行数据探索 (https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/) /* PyOD */ 别担心,PyOD库可以帮到您。 PyOD是一个全面且可扩展的Python工具包,用于检测外围对象。异常检测基本上是识别与大多数数据显着不同的稀有项目或观察。
Matplotlib Seaborn Bokeh 用于建模的Python库: Scikit-learn TensorFlow PyTorch 用于模型可解释性的Python库: Lime H2O 用于音频处理的Python库: Librosa Madmom pyAudioAnalysis 用于图像处理的Python库: OpenCV-Python Scikit-image Pillow 用于数据库的Python库: ...
CheatSheet:使用Python中的Pandas进行数据探索 (https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/) /* PyOD */ 在检测异常值时苦苦挣扎?你不是一个人。这是有抱负(甚至已建立)数据科学家的常见问题。你如何定义异常值?
《CheatSheet:在Python中使用Pandas进行数据探索》传送门:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/11-steps-perform-data-analysis-pandas-python/ 5. PyOD 传送门:https://pyod.readthedocs.io/en/latest/ 难以发现异常值?这绝非个例。别担心,PyOD库就在这里。
· Matplotlib · Seaborn · Bokeh 用于建模的Python库 · Scikit-learn · TensorFlow · PyTorch 用于模型解释的Python库 · Lime · H2O 用于语音处理的Python库 · Librosa · Madmom · pyAudioAnalysis 用于图像处理的Python库 · OpenCV-Python
来源:https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet 数学(Math) 如果你真的想了解机器学习,那么需要对统计(特别是概率)、线性代数和微积分的理解打下坚实的基础。在本科期间我辅修数学,但是我肯定需要复习这些知识。 这些速查表提供了大多数需要了解最常见的机器学习算法背后的数学。