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Python与R语言数据可视化之美配套代码

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简介：
本资源包含《Python与R语言数据可视化之美》一书的所有配套代码，帮助读者更好地实践和理解书中介绍的数据可视化技术。 《R语言数据可视化之美》配套代码提供给读者使用，帮助更好地理解和应用书中的知识与技巧。

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  • Python与R语言数据可视化之美配套代码
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    本资源包含《Python与R语言数据可视化之美》一书的所有配套代码，帮助读者更好地实践和理解书中介绍的数据可视化技术。 《R语言数据可视化之美》配套代码提供给读者使用，帮助更好地理解和应用书中的知识与技巧。
     
  • 数据可视化课程全套代码与数据.zip
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    本资源包包含《数据可视化》课程所需的全部代码及数据集，涵盖Python、JavaScript等技术实现的数据展示案例。适合学习和实践数据可视化的学员使用。 数据可视化课程整体代码+数据.zip
     
  • 用R语言进行疫情数据可视化项目
    优质
    本项目运用R语言对疫情相关数据进行深度分析与可视化呈现，旨在通过图表清晰展示疫情动态及发展趋势，助力公众更好地理解和应对新冠疫情。 创建一个交互式且内容丰富的疫情可视化项目，以帮助公众、政府官员及研究人员更好地理解和分析COVID-19数据。该项目将使用R语言来展示每日更新的病例数、死亡人数以及康复情况等信息，并从公共卫生机构、世界卫生组织（WHO）和约翰斯·霍普金斯大学获取可靠的数据来源。同时项目还将利用各地区的最新人口统计数据，以便计算感染率、病死率等相关百分比指标。
     
  • R语言的12种图表可视化代码与结果汇总
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    本文章总结了使用R语言创建的12种常见数据可视化的代码及展示结果，帮助读者快速掌握R语言的数据可视化技能。 R语言12种图表可视化代码及结果汇总
     
  • Python数据可视化与分析代码.zip
    优质
    本资源包含使用Python进行数据可视化的源代码和相关脚本，涵盖常用库如Matplotlib、Seaborn及Pandas的应用实例。适合数据分析初学者实践学习。 Python是一种广泛应用于数据分析与可视化的编程语言。其强大的库生态系统使得数据处理变得高效且直观。“Python数据分析与可视化-代码.zip”压缩包包含了多个章节的Jupyter Notebook文件，用于教授和实践Python在数据科学中的应用。 1. **Chapter 4 Numpy.ipynb**：Numpy是Python中用于处理数组的重要库，它是进行数值计算的基础。本章将介绍如何创建和操作多维数组（ndarray），包括索引、切片、拼接以及数学运算等基本功能。此外，还将讲解矩阵运算、统计函数及随机数生成等功能。 2. **Chapter 5 Pandas.ipynb**：Pandas是Python中的核心库之一，用于数据清洗和分析。本章将介绍DataFrame与Series这两种重要的数据结构，并教授如何读取和写入多种格式的数据文件（如CSV、Excel等）。此外还将涵盖数据过滤、排序、合并以及分组操作等内容。 3. **Chapter 7 scikitlearn.ipynb**：scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一，提供了大量的算法来支持监督与非监督学习任务。本章内容包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树分类器等模型的学习和使用方法，以及数据预处理技巧如交叉验证及网格搜索。 4. **Chapter 8 matplotlib.ipynb**：Matplotlib是Python中最基础的数据可视化库之一，可以用来创建静态图表或动态交互式图形。本章将详细介绍如何利用matplotlib制作各种类型的图表（例如折线图、散点图等），并教授自定义颜色方案和添加标签与注释的方法。 5. **readme.md**：该文件通常包含项目概述、安装指南及运行步骤等相关信息，以帮助用户更好地理解和使用提供的代码资源。 6. **Kobe** 和 **WorldCup** 这两个数据集可能与篮球明星科比·布莱恩特或足球世界杯相关联。它们为学生提供了实际问题背景下的练习机会，并鼓励应用所学技术来处理和分析真实世界中的数据。 通过学习并实践这些章节，你将掌握Python数据分析的核心技能，并能有效地对各种类型的数据进行操作、分析及可视化展示。无论是出于学术研究还是商业智能的目的，熟练运用Python都将为你带来极大便利。
     
  • 《R语言数据挖掘》中的R代码与案例数据
    优质
    本书提供了丰富的R语言数据挖掘示例代码和相关数据集，旨在帮助读者通过实践掌握数据挖掘技术及其实现方法。 《R语言数据挖掘》提供了丰富的R代码示例和案例数据。
     
  • R语言绘制可视化弦图.txt
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用R语言及其相关包来创建美观且信息丰富的可视化弦图，适用于数据展示和分析。 本资源提供R语言可视化绘图代码中的弦图代码。相比柱状图，弦图在表达效果上更为高级、美观。
     
  • Python数据爬取与可视化代码解析
    优质
    本课程深入浅出地讲解了如何使用Python进行网页数据爬取和数据分析，并通过可视化工具展示结果。适合编程爱好者和技术入门者学习。 这次主要是爬取了京东上一双鞋的相关评论，并将数据保存到Excel文件中并进行可视化展示。主要的Python代码如下： 文件1：读取并分析Excel中的数据 ```python import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt # 数据统计用的库和函数 wk = openpyxl.load_workbook(销售数据.xlsx) sheet = wk.active # 获取活动表 rows = sheet.max_row # 获取最大行数 cols = sheet.max_column # 获取最大列数 lst = [] # 存储鞋子码数 for i in range(2, rows + 1): s = ``` 这段代码主要用于读取Excel文件中的数据，并进行后续的数据分析和可视化操作。