


Der Tanz der Daten: Eine dynamische Trilogie der Python-Datenvisualisierung
Schritt 1: Zeichnen Sie ein einfaches Diagramm
PythonDie beliebteste Datenvisualisierungsbibliothek ist Matplotlib. Matplotlib ist eine Low-Level-Bibliothek, die eine genaue Kontrolle über alle Aspekte von Plots ermöglicht. Es bietet verschiedene Diagrammtypen, darunter Linien-, Balken- und Streudiagramme.
Um einfache Diagramme mit Matplotlib zu zeichnen, müssen Sie zunächst die Bibliothek importieren und einen Zeichenbereich erstellen. Anschließend können Sie das Diagramm mit den entsprechenden Funktionen im Pyplot-Modul zeichnen. Der folgende Code zeichnet beispielsweise ein einfaches Liniendiagramm:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show()
Schritt 2: Verwenden Sie die Seaborn-Bibliothek, um Visualisierungen zu verbessern
Seaborn ist eine High-Level-Bibliothek, die auf Matplotlib aufbaut und eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen schöner und informativer Visualisierungen bietet. Seaborn bietet eine Vielzahl von Themen und Farbpaletten, mit denen Sie das Aussehen Ihrer Diagramme ganz einfach anpassen können.
Darüber hinaus bietet Seaborn eine Reihe statistischer Funktionen, die zur Datenexploration und -modellierung verwendet werden können. Der folgende Code verwendet beispielsweise Seaborn, um ein Streudiagramm zu erstellen, das die Korrelation zwischen verschiedenen Variablen zeigt:
import seaborn as sns sns.scatterplot(data=df, x="x", y="y") plt.show()
Schritt drei: Interaktive Visualisierung mit Plotly
Plotly ist eine leistungsstarke Bibliothek, die die Erstellung interaktiver Visualisierungen ermöglicht. Mit Plotly können Sie 3D-Diagramme erstellen, die neben anderen Funktionen gezoomt, geschwenkt und gedreht werden können und Benutzern die Interaktion mit den Daten ermöglichen. Plotly lässt sich in das Dash
Frameworkintegrieren, ein Framework zum Erstellen interaktiver WEB Anwendungen. Durch die Kombination von Plotly und Dash können Sie informationsreiche Dashboards und interaktive Visualisierungen erstellen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten eingehend zu untersuchen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie dieser Trilogie folgen, können Sie mit
Pythoneine breite Palette von allem erstellen, von einfachen Diagrammen bis hin zu interaktiven Visualisierungen. Matplotlib, Seaborn und Plotly bieten leistungsstarke Tools, mit denen Sie Ihre Daten in ansprechende und nützliche Visualisierungen umwandeln können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Tanz der Daten: Eine dynamische Trilogie der Python-Datenvisualisierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
