Âm mưu phân tán 3d python

from0_______11 import5 import6 import7mplot3d3from4from1from6from02from03from04 from2from3from4from1from6from02from8

from9from1 import5 import6 from46from04 from48from1 from02import2

import08from1 import5 import6 from06from04 import5 import6 from48from1 from02import2

Chuyển đến nội dung chính

Python cho người dùng MATLAB

Chuyển đổi từ MATLAB bằng cách tìm hiểu một số khái niệm Python cơ bản và đi sâu vào các gói NumPy và Matplotlib

Có liên quan

SQL so với Python. Bạn nên học cái nào?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến các tính năng chính của Python và SQL, những điểm tương đồng và khác biệt chính của chúng cũng như bạn nên chọn cái nào trước để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình

Javier Canales Luna

12 phút

Dữ liệu văn bản trong Python Cheat Sheet

Chào mừng bạn đến với bảng gian lận của chúng tôi để làm việc với dữ liệu văn bản trong Python. Chúng tôi đã biên soạn một danh sách các hàm và gói hữu ích nhất để dọn dẹp, xử lý và phân tích dữ liệu văn bản trong Python, cùng với các ví dụ và giải thích rõ ràng, vì vậy bạn sẽ có mọi thứ cần biết về cách làm việc với dữ liệu văn bản trong Python.

Hướng dẫn về tập hợp và lý thuyết tập hợp trong Python

Tìm hiểu về bộ Python. chúng là gì, cách tạo chúng, khi nào sử dụng chúng, các chức năng tích hợp và mối quan hệ của chúng với các hoạt động lý thuyết thiết lập

Hướng dẫn về gấu trúc. Khung dữ liệu trong Python

Khám phá phân tích dữ liệu với Python. Pandas DataFrames giúp thao tác dữ liệu của bạn dễ dàng, từ việc chọn hoặc thay thế các cột và chỉ mục để định hình lại dữ liệu của bạn

Xem ThêmXem Thêm

Ghi chú

Nhấp vào đây để tải xuống mã ví dụ đầy đủ

biểu đồ phân tán 3D#

Trình diễn biểu đồ phân tán cơ bản trong không gian 3D

np.random.seed[19680801] def randrange[n, vmin, vmax]: """ Helper function to make an array of random numbers having shape [n, ] with each number distributed Uniform[vmin, vmax]. """ return [vmax - vmin]*np.random.rand[n] + vmin fig = plt.figure[] ax = fig.add_subplot[projection='3d'] n = 100 # For each set of style and range settings, plot n random points in the box # defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. for m, zlow, zhigh in [['o', -50, -25], ['^', -30, -5]]: xs = randrange[n, 23, 32] ys = randrange[n, 0, 100] zs = randrange[n, zlow, zhigh] ax.scatter[xs, ys, zs, marker=m] ax.set_xlabel['X Label'] ax.set_ylabel['Y Label'] ax.set_zlabel['Z Label'] plt.show[]

import2

import3

Thư viện được tạo bởi Sphinx-Gallery