如何从dataframe中可视化单个列
我是数据科学的新手
我的数据超过1100万行。最大值为27235，最小值为1。我希望看到“计数”列分组到不同的箱子中，以及高度为每个箱子总数的列/栏。但是，我只看到一个酒吧，不知道该怎么办。
共有1个答案
数据
df = pd.DataFrame({'count':[27235,26000,25877]})
import matplotlib.pyplot as plt
df['count'].hist()
或者
sns.distplot(df['count'])
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可视化页面是由一系列可视化元素组合而成，而可视化页面是否好看合理是由如下几点决定： 突出重点的版面布局、合理的配色方案、精巧的区域点缀、强化的动效加持，但是在这些之前，我们需要根据业务的需求，选择合理的可视化表达元素。 根据经验，我们将可视化元素分类为两类： 信息类图表 统计类图表 信息类图表 信息图是一个合成，由信息和图表两个词组成，信息是需要表达的具体文本内容，图是强化信息理解的工具。 广义上
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问题内容： 我有一个使用NBviewer可视化的ipython / jupyter笔记本。 如何隐藏NBviewer渲染的笔记本中的所有代码，以便仅显示代码输出（例如，图和表格）和降价单元格？ 问题答案：
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问题内容： 我想从pytorch模型中形象化。我该怎么做？我尝试使用，但出现错误： 问题答案： 需要一个变量（即带有的张量），而不是模型本身。 尝试：
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我构造了一个从数据帧中提取一行条件： 现在我想从一个特定列中取一个值：
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我有一堆从Youtube下载的视频，我想从他们中提取帧。我使用的当前命令是： 但是我还想设置-r和-t选项。我想要的fps是每个视频的fps，持续时间是他们的持续时间。我知道如果我不设置-r选项，默认值是25 fps。
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我想画一幅神经网络的动态图，观察学习过程中权重的变化和神经元的激活。如何在Python中模拟该过程？ 更准确地说，如果网络形状是：[1000，300，50]，那么我希望绘制一个三层的神经网络，其中分别包含1000，300和50个神经元。此外，我希望这张图片能够反映出每一时期每一层神经元的饱和程度。 我不知道怎么做。有人能告诉我一些情况吗？