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【飞桨PaddlePaddle】Python中的Matplotlib库数据可视化——百度7日打卡训练营Day 3

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简介:
本课程为百度举办的7天打卡训练营活动第三天的内容,聚焦于使用Python中强大的数据可视化库Matplotlib进行数据分析与展示,旨在帮助学员掌握飞桨PaddlePaddle框架下的数据可视化技能。 文章目录 matplotlib—柱形图bar()和饼图pie() 地区分布柱形图绘制 体重柱形图绘制 体重分布饼图绘制 总结 从昨天收集到的《青春有你2》参赛选手的数据,对选手的地区、体重等信息进行数据可视化。 部分数据展示(JSON格式): 直接上代码。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json # 显示matplotlib生成的图表 ``` 接下来将详细介绍如何使用`bar()`函数绘制参赛选手地区的分布柱形图,以及用`pie()`函数来表示体重分布情况。

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客服
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  • PaddlePaddlePythonMatplotlib——7Day 3
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  • PaddlePaddle学习体验分享
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    本课程为百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台体验分享,旨在帮助学员快速掌握深度学习的基础知识及实践技巧。 参加百度飞桨七日“Python小白逆袭大神”打卡营是一次偶然的机会得知的。之前因为课程和技术基础不够扎实,在参与AI实战营的时候没有顺利完成全程,这次很开心能够跟上并成功结业了。 以下是对这几天学习内容和遇到的小问题做一个简单的总结: 本次课程的目标是: 1. 掌握Python的基础语言、进阶知识以及常用的深度学习库,并能使用Python进行数据爬取及可视化分析。 2. 学习人工智能的基本知识及其应用,体验到最前沿的人工智能技术。 3. 了解百度飞桨平台及相关AI技术和应用程序的运作方式,掌握如何在AI Studio平台上操作。 课程安排: - 第一天:介绍人工智能概述和基础Python编程。
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    简介:Matplotlib是Python的一种2D图形库,被广泛用于数据可视化。它为开发者提供了灵活且强大的绘图功能,能够生成各种静态、动态和交互式的图表。 课程分享:Python数据可视化分析库-Matplotlib,并附带课件和代码。Matplotlib 可能是 Python 2D 绘图领域使用最广泛的工具之一。它使得使用者能够轻松地将数据图形化,同时提供多种输出格式选择。本课程将会探讨 Matplotlib 的常见用法。通过学习这门课程,你可以应对后续机器学习课程中的绝大多数应用需求,建议掌握这部分内容。
  • 猫狗分类人工智能应用-CIFAR10集与PaddlePaddle
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    本项目运用CIFAR10数据集和百度飞桨平台,开发了一种能够识别并分类猫和狗图像的人工智能模型。 ### 实验背景 图像分类是计算机视觉中的基本问题之一,其目的是通过分析图像的语义特征来区分不同类别的图片。猫狗识别作为一类粗粒度的图像分类任务,在实际应用中具有重要意义。 #### 数据集介绍 我们使用CIFAR10数据集进行实验。该数据集包含60,000张32x32像素大小的彩色图像,涵盖10个类别,每个类含有6,000张图片。其中5万张用于训练模型,其余1万张作为验证集使用,在本次实验中我们仅关注猫和狗两类。 #### 数据读取器 为了处理数据集中的训练样本与测试样本,定义了`train_reader`和`test_reader`两个自定义函数。通过调用`paddle.reader.shuffle()`来随机打乱缓存的BUF_SIZE个数据项,并使用`paddle.batch()`将BATCH_SIZE数量的数据组合成一个批次。 ### 实验内容 本实验旨在利用百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架,对CIFAR10数据集中猫狗图片进行分类。该任务属于计算机视觉领域中的图像识别范畴,目标是通过分析图像特征准确地区分出猫和狗的影像资料。我们选取了卷积神经网络(CNN)作为主要模型架构。 在实验过程中,首先进行了必要的数据预处理工作:使用自定义读取器对训练集进行随机排序,并将数据划分为若干个批次以供后续模型训练之用。随后构建了一个基于CNN的分类模型,其中包括多层卷积、池化以及批量归一化操作来提升网络性能。 在训练阶段,通过反向传播算法不断更新权重参数直至损失函数值最小;而在评估环节则主要考察准确率和损失两项指标。实验初期发现初始模型表现不佳(accuracy仅为0.6),这表明需要进一步优化改进方案以提高分类精度。 针对上述问题,我们考虑采取以下措施来提升模型性能: 1. **增加网络深度**:引入更多卷积层与全连接层,使模型能更好地捕捉复杂特征。 2. **数据增强技术**:通过旋转、翻转等变换方式扩充训练样本数量以提高泛化能力。 3. **优化超参数设置**:调整学习率、批次大小及正则化强度等关键因素来寻找最优配置组合。 4. **迁移学习与预训练模型应用**:利用在大型数据集上预先训练好的网络作为初始化,加速收敛速度并获得更好的效果。 5. **集成学习策略**:结合多个不同模型的预测结果以提高整体分类准确率。 通过上述方法不断迭代优化后,我们期望能够显著提升猫狗图像识别任务中的性能表现。这项技术在智能安防、智能家居等领域具有广泛的应用前景和实用价值。
  • Pythonmatplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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    这是一段用于Windows 64位系统的Python matplotlib数据可视化库安装文件,版本为3.1.1,适用于Python 3.7环境。 使用命令 `python -m pip install --user matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl` 可以在cmd中安装matplotlib数据可视化工具。
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    本教程深入讲解了Python中广泛使用的数据可视化库Matplotlib,涵盖其核心概念、图表类型及高级用法。适合数据分析与科学计算人员学习。 对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库之一,主要用于二维绘图,并且可以进行简单的三维绘图。本段落主要介绍了 python 数据分析工具 matplotlib 的相关知识,对需要了解该工具的读者有所帮助。
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    本项目探讨了运用Python语言进行百度公司财务数据的采集、处理及可视化分析的过程与方法,旨在揭示其财务状况与发展趋势。 在当今社会,数据可视化已成为一个重要的工具,在财务数据分析领域尤为突出。通过将复杂的数据转化为直观的图表,分析师可以迅速发现隐藏于数字背后的模式与趋势。 本段落主要探讨如何使用Python语言来对百度公司的财务数据进行可视化的分析。首先需要了解Python是一种高级编程语言,以其简洁易懂而闻名,并且功能强大,拥有众多第三方库支持科学计算、数据分析和人工智能等任务。在处理财务数据可视化时,这些库为数据的整理与图表生成提供了便利。 为了开始对百度财务信息的可视化工作,我们需要先获取相关资料。这类信息可以通过公开发布的财报、股票交易记录或金融市场的分析报告等多种渠道获得。通常情况下,原始数据格式各异且可能包含错误值和不一致之处,因此在正式进行数据分析之前需要对其进行清洗与预处理。 完成初步的数据准备后,接下来就是利用Python实现可视化的过程了。在这个阶段中,Matplotlib、Seaborn、Plotly以及Bokeh等库将大显身手。例如,我们可以通过Matplotlib绘制百度年度收入的变化趋势;亦或者借助柱状图比较各个季度的收支情况,并用饼图展示其业务收益构成比例等等。 除了基础图表之外,还可以利用诸如箱形图与散点图这样的统计图形来深入剖析数据分布及关联性等细节。此外,Plotly和Bokeh库则允许创建交互式图像,支持缩放、拖拽等功能以增强用户体验感。 总之,在财务数据分析领域中Python及其配套工具提供了广泛的灵活性和支持度,能够帮助我们从多维度全面解析百度的经济状况,并据此做出更为明智的战略决策。无论是研究报告撰写还是商业展示场合下,掌握这些技能都将大大提升工作效率与成果质量。