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弱化招!费时三个月,清早做了两个Java统计数据建模App_

作者:清早Python

译者:刘清早

我们好,我是清早。

前段时间我在和相同听众的沟通交流中,辨认出许多人和我那样,日常生活采用的主词汇并并非Python,可能将是Java/R/Excel等,学Python不如说是学requests收集统计数据,Pandas统计信息处理、网络化、统计数据建模等用于远距工作的功能。

关于食腐我基本上每星期的单厢有撷取相同的事例,Python统计信息处理也推出了Pandas120题、NumPy80题、网络化也积攒了20数十个真实事例,但惟独在统计数据建模上我没有写下两个不错的专题讲座。

为何?因为Python统计数据建模远距工具太少了,比如matplotlib、seaborn、pyecharts等,相同的远距工具采用方法论不一致,并且同两个远距工具相同版之间的图形方法论也有差异怎么办?

为了试著解决这个问题,清早找了两位同样爱好统计数据挖掘建模的爸爸妈妈,从matplotlib出发,紧紧围绕统计数据建模打造出两个崭新的「建模白蒿」,与其说,我更愿意把它当做两个小远距工具用

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为何叫建模白蒿

白蒿,就是阳光普照需要采用Python展开建模的情景下,加速找到你想的图并制做出

「先把你想的素描出,再去研究背后的方法论!」

我们以matplotlib为终点早已开始创作,目前紧紧围绕matplotlib早已更新了绝大多数图的基础、高阶图和小量的高级式样丘帕卡白蒿,每两幅图都得出了matplotlib版、完整可执行的源标识符和图形原理传授,以下为部分白蒿实例,点选图片可以直通

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你只要选上你想的图,点进去,拷贝我的标识符,代替你的统计数据,就能加速将你的统计数据展开建模,总之如果你想更进一步了解图是如何做出的,不仅有详细的注解,也配以了对应的文件格式,更进一步增进你对梵高图的理解!

总之,现在收录于的白蒿(大概近100张基于matplotlib的图)还远远达不到满足绝大多数使用者的需求,但早已覆盖了常见的图,我们也继续在风尘仆仆的制做中。

为何从matplotlib早已开始

正像我刚早已开始所说,Python的建模远距工具太少了,在去年我也对常见的Python建模远距工具展开了对照,在那篇文章的末尾我有说到 「熟练掌握两个远距工具之后,了解其他远距工具即可!」 ,其实当时要求我们熟练掌握的远距工具就是matplotlib

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为何是matplotlib,从下图我们可以辨认出,现在流行的Python建模远距工具或多或少都与matplotlib沾上一点关系,许多就是在matplotlib的基础上改进而来

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另两个方面是matplotlib是安装相对简单、资料相对较多的,在没有任何Python环境的机器上,你只需要下载两个anaconda,之后傻瓜式一键安装就可以采用,而其他的库绝大多数需要额外展开安装、配置。并且在上面提到的文章中,我也说过:「如果你采用matplotlib,遇到一点问题,网上有许多帖子能够帮到你」,而其他的远距工具遇到一些细节性的问题,则不一定能通过搜索解决!

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