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Ethan Wilkins

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数据预处理

数据分析与可视化 
preprocessing 是 Scikit-learn 库中的一个 数据预处理模块，提供了许多数据转换工具，主要用于标准化、归一化、编码和特征工程等任务。数据预处理对于机器学习来说非常重要，因为原始数据可能存在不同的尺度、不均衡的分布或类别特征，需要进行转换以提高模型的效果。 1. 主要功能 (1

使用 Python 进行数据可视化

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使用 Python 进行数据可视化 使用 Pandas 进行 Matplotlib 绘图 图表类型 描述 Pandas 函数 示例 折线图 显示随时间变化的趋

地图、华夫饼、词云和 Seaborn

数据分析与可视化 
地图、华夫饼、词云和 Seaborn 1. Folium（地图） 功能 描述 语法 示例 地图 创建一个具有指定中心坐标和缩放级别的地图对象 folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=n) canada = folium.Map(location=[56.

Plotly 和 Dash 函数总结

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Plotly 和 Dash 函数总结 Plotly Express 函数 描述 语法 示例 scatter 创建散点图 px.scatter(dataframe, x=x_column, y=y_column) px.scatter(df, x=age_array, y=income_array)

Pandas所有plot的kind样式

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每种 kind 类型的 plot() 方法的示例代码，每个示例都展示了一种不同的绘图方式。 1. bar - 垂直柱状图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFra

Matplotlib 子图（Subplots）解析

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Matplotlib 子图（Subplots）解析 子图（Subplots）可以帮助我们在 同一个画布（figure） 上绘制多个不同的图表，方便进行 数据对比 或 展示多个视角 的数据。 1. 什么是 figure 和 subplot figure：整个 画布（canvas）
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