用于numpy数组的python多重绘图
我有一个多维数字形状数组（200,1500）。我想可视化此数据的汇总统计数据。因为num_cols太高，我不能全部画出来。我的问题是：
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plt.figure（figsize=（20,4））plt.subplot（121）
ax=sns.distplot（X[：，1]）
plt.subplot（122）plt.xlim（X[：，1]. min（）*1.1， X[：，1]. max（）*1.1）sns.boxplot（x=X[：，1]）
共有1个答案
正如@Shiva所提到的，摘要统计和可视化方法取决于您的问题。问题公式决定了你是否需要均值或中值、标准差、特征值、频率分布等。如果你提供更多的细节，社区可以提供更具体的建议。
然而，有通用的分析技术，你可以考虑。例如，参见本博客文章，展示了应用于MNIST数据集的各种降维技术。还可以查看这篇讨论自动编码器在这方面应用的博客文章（向下滚动）。具体到可视化，您可以浏览Seaborn示例库，查看是否有任何示例可应用于您自己的数据集。
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问题内容： 我在创建numpy数组的numpy数组时遇到问题。我将在一个循环中创建它： 所需结果： 实际结果： 可能吗？我不知道数组的最终尺寸，因此无法使用固定尺寸对其进行初始化。 问题答案： 永远不要在循环中追加数组：与基本的Python相比，这是NumPy非常不擅长的一项操作。这是因为您要对每个数据进行完整复制，这将花费您二次时间。 相反，只需将您的数组附加到Python列表中，并在最后进行转
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问题内容： 我正在尝试绘制这样的多边形： 我希望得到以下输出： 为什么仍然是零？还有另一种方法将填充的多边形绘制到数组吗？ 问题答案： 这是一个奇怪的结果。我发现，如果您颠倒了点的顺序，则会绘制出完整的图形。换一种说法： 这是一个测试程序： 例子：
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本文向大家介绍Python numpy 点数组去重的实例，包括了Python numpy 点数组去重的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 废话不多说，直接上代码，有详细注释 以上这篇Python numpy 点数组去重的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
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我正在使用python来分析一些大文件，我遇到了内存问题，所以我一直在使用sys.getsizeof（）来尝试跟踪使用情况，但是它在Numpy数组中的行为很奇怪。这里有一个例子，涉及到我必须打开的反照率地图： 数据仍然存在，但是对象的大小，一个3600x7200像素的映射，已经从200 Mb变为80字节。我希望我的内存问题结束，把所有的东西都转换成numpy数组，但我觉得这种行为，如果是真的，会在
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问题内容： 我是Python的新手，正在学习 TensorFlow 。在使用 notMNIST数据集 的教程中，他们提供了示例代码以将标签矩阵转换为n之一的编码数组。 目标是获取一个由标签整数0 … 9组成的数组，并返回一个矩阵，其中每个整数都已转换为n之一的编码数组，如下所示： 他们为此提供的代码是： 但是，我根本不了解这段代码是如何做到的。看起来它只是生成一个介于0到9之间的整数数组，然后将其
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