简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：...
有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的...
对于任何科学测量，误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要，甚至更重要。例如，假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数，即宇宙膨胀率的局部测量值。我知道目前的文献显示，它是大约71 (km/s)/Mpc，我用我的方...
也许最简单的绘图是单个函数y = f(x)的可视化。在这里，我们将首先看一下这种类型的简单绘图。与以下所有部分一样，我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的包：...
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，...
8.2 Matplotlib 的应用 原文：matplotlib-applied 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0（原文协议：Apache License 2.0）将 Matplotlib 可视化用于 Kaggle：泰坦尼克条形图，直方图，subplot2grid标准化绘图散点图，子图核......
8.1 matplotlib 原文：matplotlib 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 致谢：派生于 Olivier Grisel 的 sklearn 和 IPython 并行机器学习设置全局参数基本绘图直方图相同绘图上的两个直方图散点图%matplotlib inlineim......
我们在前面的章节中已经看到，PyData 技术栈的力量，建立在 NumPy 和 Pandas 通过直观语法，将基本操作推送到 C 的能力的基础上：例如 NumPy 中的向量化/广播操作，以及 Pandas 的分组类型操作。虽然这些抽象对于许多常见用例...
在前一篇文章中，我们提到了关于Numpy中的各种取index的方法，可以用于取出数组里面的元素，也可以用于做切片，甚至可以用来做排序。但是遇到对于高维矩阵的某一个维度取多个值的时候，单纯的使用下标已经无法完成相关的操作了...
本文所使用的Numpy版本为：Version: 1.20.3。基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品，其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算。对于矩阵的运算而言，取对轴和元素是至关重要的，这里我们来看...
