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腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本分析 我的施工之路 1 我的施工计划 2 数字专题 3 字符串专题 4 列表专题 5 流程控制专题 6 编程风格专题 7 函数使用 8 面向对象编程(上篇) 9 面向对象编程(下篇) 10 十大数据结构 11 包和模块使用总结 12 Python正则专题总结 13 设计模式 14 Python时间模块总结 15 Python 装饰器 16 Python 迭代器 17 Python 生成器 Python 绘图入门 这是施工系列第18篇，同时也进入到一个新的阶段：Python绘图篇。作为绘图模块的第一篇，与大家一起过过最基本的Python绘图原理。 掌握基本的绘图原理很有必要，各个常用绘图库的原理基本都是相通的。所以了解它们后，使用库里的API函数将会更加得心应手，并且熟练其中一个库后，便能迅速上手其他的绘图库。 1 绘图组成要素 一般绘图要素的基本组成部分包括：画布(Canvas)，坐标系(Axes)，轴(Axis)，标题(Title)，标签(Label)，刻度(Tick)，图例(Legend)，网格(Grid)，数据域(Data)，如下图所示： 2 画布 画布 Canvas 是绘制图像的地方，一个画布可以包括多个坐标系，如下图所示，一个Canvas上包括2个坐标系(Axes)： 对应在实际绘图中，如下所示，画布上共包括3个坐标系

python可视化分析总结（matplotlib、seaborn、ggplot） 一、matplotlib库 1、基本绘图命令 3、图形参数设置 4、特殊统计图的绘制 4.1 数学函数图 4.2 气泡图 4.1 三维曲面图 二、seaborn库 1、常用统计图 1.1 箱线图 1.2 小提琴图 1.3 点图 1.4 条图与计数图 1.5 分组图 1.6 概率分布图 2、联合图 3、配对图 三、ggplot库 1、图层画法+常用图形 2、快速绘图 一、matplotlib库 1、基本绘图命令 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体，这里是楷体，SimHei表示黑体 #基本统计图 plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plot(x,y); plt.hist(df.身高) #若参数density=True则是频率直方图 3、图形参数设置 颜色： plt.plot(x,y,c=‘red’) #参数c控制颜色 横纵坐标轴范围： plt.xlim(0,100),plt.ylim

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 文章，教程和讲座 你不知道的关于 Python 的奇淫技巧 链接: https://martinheinz.dev/blog/1 有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能，像变量解压缩，局部函数，枚举可迭代对象等. 在本篇文章中，我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能 你不知道的关于 Python 的奇淫技巧第二部分 链接: https://martinheinz.dev/blog/4 使用即插即用型语言模型控制文本生成 链接: https://eng.uber.com/pplm/ NLP(自然语言处理) 从业人员现在可以使用 Uber AI 的即插即用型语言模型灵活地将简单的属性模型插入到大型无条件语言模型中。 使用 Tesseract，OpenCV 和 Python 进行 OCR 识别 链接: https://nanonets.com/blog/ocr-with-tesseract/ 有关使用 Tesseract 和 OpenCV 和 Python 的 OCR 识别指南：预处理，深度学习 OCR，文本提取和限制。 Plotnine：Python 的可视化库 链接: https://www.datascienceworkshops.com/blog/plotnine-grammar-of