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文章 2025-03-07 来自：开发者社区

6个案例15分钟让你了解Python套路

Python以其简洁易读的特点著称，很多程序员都把Python当作“第一门编程语言”来学习。不过，Python虽然语法简单，但想要真正掌握，还需要下一番功夫。今天，我们就通过7个代码小案例，带你快速了解Python编程的套路。打印九九乘法口诀对于很多编程初学者来说，打印九九乘法口诀是入门的第一...

文章 2024-10-10 来自：开发者社区

案例学Python：filter()函数的用法，高级！

Python的 filter()函数是一种内置的高级迭代器，它能够根据提供的函数对序列（如列表、元组等）进行过滤操作，从而生成一个包含符合条件元素的新迭代器。filter()函数在处理大量数据时尤为有用，因为它仅保留满足条件的项目，从而帮助减小内存占用并提高程序效率。下面，我们通过实例来深入理解 f...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着exercise案例学Seaborn之FacetGrid

本期，我们来学习Seaborn中的FacetGrid。FacetGrid是Seaborn库中的一个功能，它允许你以网格状布局创建数据的多个子集。你可以创建一个图表网格，其中每个图表代表一个类别。这些子集由FacetGrid()的'col'和'row'属性中指定的列名决定。网格内的各个图表可以是seaborn支持的任何类型的图表，如散点图、折线图、条形图或直方图。同样，我们还是用一个exercis....

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着penguins案例学Seaborn之Pairplot

本期，我们继续跟着penguins案例来学习Seaborn中的Pairplot。Seaborn的Pairplot函数是一个非常有用的工具，用于绘制数据集中所有数值型变量之间的关系。它会为每对变量生成一个散点图，并在对角线上绘制每个变量的单变量分布图（通常是直方图或核密度估计图）。pairplot 是探索数据集中变量间关系的快速方法，尤其适用于初步了解数据集的结构。一、penguins数据集Pal....

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Jointplot

本期，我们继续来跟着案例学Seaborn之Jointplot。Jointplot 是 seaborn 中用于展示两个变量之间关系的图表，它的中心图通常是散点图（scatter plot）或六边形图（hexbin plot），表示两个变量的联合分布。此主图还附有沿轴（直方图Histogram或核密度估计KDE）的附加图，这些图分别显示每个变量的分布。一、案例学习我们还是采用mpg案例来进...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之KDE

本期，我们继续跟着案例学Seaborn之KDE。在Seaborn中，KDE代表核密度估计（Kernel Density Estimation），这是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。KDE（核密度估计）图是直方图（Histgram）的平滑版本，表示连续随机变量的概率密度函数。y轴表示观察到变量的特定值的密度或可能性，x轴表示变量本身的值。一、案例学习 ...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Heatmap

本期，我们来学习Seaborn中的Heatmap热力图。heatmap是一种用于展示矩阵数据的热图。热图通过颜色的变化来表示数据值的大小，非常适合用来展示数据表、相关性矩阵、聚类结果等。一、mpg数据集中各列数据之间的关系heatmap图 #先把所有数据列选出来num_cols...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Scatter

本期，我们来介绍一下Seaborn中的Scatter（散点图），散点图是一种基础且功能强大的图表类型，它通过在二维平面上绘制点来展示两个变量之间的关系。在Seaborn中，散点图不仅能够展示变量间的相关性，还可以通过不同的颜色、大小和形状来展示额外的维度信息。Seaborn散点图的优势：1.美观的默认样式：Seaborn散点图拥有美观的默认配色方案和主题，使得图表看起来更加专业和吸引人。2.易于....

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着Tips案例学Seaborn之Catplot

本期，我们来学习Seaborn中的Catplot（Box箱型图, Violin小提琴图,Swarm分簇散点图,Strip分类散点图）。Catplot是一个更高级别的多功能函数，它结合了几个基础的分类seaborn图，如箱型图Box、小提琴图Violin、分簇散点图Swarm、条形图Barplot、计数图Countplot等等。同样，我们本期使用tips案例来进行学习，数据集的链接如下： ...

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

跟着Iris案例学Seaborn之Histplot

本期，我们继续学习Seaborn中的第三种图形——Histograms（直方图），对应在Seaborn中的函数为histplot。Histograms直方图是数据集分布的图形表示。它们可以揭示数据的重要特征，例如：数据是否服从正态分布、偏向一侧或具有多个峰值。它们显示数据的不同区间或“区间”内的观测值频率或计数。直方图的 x 轴表示数据集中的值范围，分为等距的间隔或分箱；y轴表示落在每个条形框内....

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更新时间 2025-03-08 12:49:01

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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