基于python的数据可视化数据集
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python数据可视化数据集
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Python-鸢尾花数据集Iris 数据可视化 :读取数据、显示数据、描述性统计、散点图、直方图、KDE图、箱线图
本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集(Iris)。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,有4维,分为3 类,每类50个数据,每个数据包含4个属性,是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。 读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。 数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。 目录读取数据显示数据数据可视化 读取数据 从sklearn库中读取:(我使用的是该种办法) ,因为文件运行起来总缺少一
【数据可视化】按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视化案例
【数据可视化】说明:按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视化案例 【数据可视化】说明:按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视化案例
【数据可视化】按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视
【数据可视化】说明:按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视化案例 文件列表: 平安银行.ipynb (98150, -05-08) 【数据可视化】说明:按照给定的数据集,采用Python可视化软件,独立完成一个数据可视化案例
基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar
【资源说明】 基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar 基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar基于Python和HTML实现的舆情监控分析与预测系统源码含数据集(数据可视化).tar 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或者热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
基于世界杯数据可视化项目python实现源码+项目说明+数据集.zip
基于世界杯数据可视化项目python实现源码+项目说明+数据集.zip 【优质项目推荐】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 2.项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、项目初期立项演示等用途。 4.如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能。 基于世界杯数据可视化项目python实现源码+项目说明+数据集.zip 1 前言 要说时下最热门的活动,非2022卡塔尔世界杯莫属了。正好借此次机会,回顾一下过往的世界杯,就其历史数据做一些数据的呈现和分析工作。根据对世界杯历史数据的简单观察,发现学习过的10种图片中的条形图能更直观地展示数据。同时,本次论文的选题和数据是来自于“阿里云天池平台”的可视化大赛“世界杯数据可视化分析”,该论文也将作为参赛作品同步到“[天池平台](https://tianchi.aliyun.com/notebook/443381)”上。 #2 导入模块和数据 第一步是导入所需要的包。为此,我们需要: - pandas和它的DataFrame类来做数据读取和处理; - numpy在图表中进行一些基于数据的科学运算; - plotnine来获取数据并执行可视化操作。 除此之外,还使用了 plotnine 的 figure_size 函数来调整图形的大小,使它们显示得更加美观、整洁。 ```python import numpy as np import pandas as pd import plotnine plotnine.options.figure_size=(12, 4.2) from plotnine import * from plotnine import data ``` 然后导入世界杯历史比赛的信息,文件为“WorldCupMatches.csv”。 ```python 导入数据并查看 注意要加encoding='gbk',直接读取会显示 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode bytes in position 18508-18509: invalid continuation byte 这是由于数据中有一些非英语国家的语言,utf-8无法处理的编码导致的 matches = pd.read_csv('WorldCupMatches.csv',encoding='gbk') matches ```
图像分类数据集:组织病理癌症识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:组织病理癌症识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数4400,val数据总数1900。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别2: 口腔鳞状细胞癌(OSCC)和正常组织图像
图像分类数据集:瑜伽动作分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本 】
数据包含:瑜伽动作分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本 】 【分类个数:3分类】Downdog、Plank 【数据集详情】data目录下分为2个目录,训练集和验证集,存放各自的同一类数据图片。训练集图片总数597,验证集图片总数171。可以用作yolov5的分类数据集. 【json文件】分类类别的字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 脚本无需更改,可以直接运行!
图像分类数据集:8种蔬菜识别【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
数据包含:8种蔬菜识别【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【分类个数:8分类】茄子、胡萝卜、西葫芦、豆子、辣椒、萝卜、沙拉、西红柿 【数据集详情】data目录下分为3个目录,训练集和验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。训练集图片总数1090,验证集图片总数105,验证集图片总数52。可以用作yolov5的分类数据集. 【json文件】分类标签的字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 脚本无需更改,可以直接运行!
图像分类数据集:体育项目分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本 】
数据包含:体育项目分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本 】 【分类个数:100分类】乒乓球、羽毛球等等,具体的查看json文件 【数据集详情】data目录下分为2个目录,训练集和验证集,存放各自的同一类数据图片。训练集图片总数14493,验证集图片总数500。可以用作yolov5的分类数据集. 【json文件】分类类别的字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 脚本无需更改,可以直接运行!
图像分类数据集:茄子叶片病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:茄子叶片病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数1500,val数据总数660。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别2: { "0": "Diseased Brinjal Leaf - Cercospora Leaf Spot", "1": "Fresh Brinjal Leaf" }
图像分类数据集:狗狗情绪图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:狗狗情绪图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数2800,val数据总数1200。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别4:{ "0": "angry", "1": "happy", "2": "relaxed", "3": "sad" }
图像分类数据集:Vehicles图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:Vehicles图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数2500,val数据总数1000。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别20:{ "0": "airplane", "1": "ambulance", "2": "bicycle", "3": "boat", "4": "bus", "5": "car", "6": "fire_truck", "7": "helicopter", "8": "hovercraft", "9": "jet_ski", "10": "kayak", "11": "motorcycle", "12": "rickshaw", "13": "scooter", "14": "segway", "15": "skateboard", "16": "tractor", "17": "truck", "18": "unicycle", "19": "van" }
图像分类数据集:服装图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:服装图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数3700,val数据总数1600。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别20: { "0": "Blazer", "1": "Blouse", "2": "Body", "3": "Dress", "4": "Hat", "5": "Hoodie", "6": "Longsleeve", "7": "Not sure", "8": "Other", "9": "Outwear", "10": "Pants", "11": "Polo", "12": "Shirt", "13": "Shoes", "14": "Shorts", "15": "Skip", "16": "Skirt", "17": "T-Shirt", "18": "Top", "19": "Undershirt" }
图像分类数据集:废物类别图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:废物类别图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数4200,val数据总数1800。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别7: { "0": "Cardboard", "1": "Food_Waste", "2": "Glass", "3": "Metal", "4": "Other", "5": "Paper", "6": "Plastic" }
图像分类数据集:西瓜病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:西瓜病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数810,val数据总数340。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别4: { "0": "watermelon___anthracnose", "1": "watermelon___downy_mildew", "2": "watermelon___healthy", "3": "watermelon___mosaic_virus" }
图像分类数据集:鸡蛋好坏图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:鸡蛋好坏图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【分类个数】{ "0": "crack", "1": "good" } 等2类 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数350,val数据总数17。可以用作yolov5的分类数据集. 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 脚本无需更改,可以直接运行! 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html
深度学习数据集:水稻害虫图像分类【已划分训练集、测试集、字典文件、python数据可视化脚本】
深度学习数据集:水稻害虫图像分类【已划分训练集、测试集、字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数3100,val数据总数1300。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别11: { "0": "Cecidomyiidae", "1": "Chloropidae", "2": "Cicadellidae", "3": "Crambidae", "4": "Curculionidae", "5": "Delphacidae", "6": "Ephydridae", "7": "Hesperiidae", "8": "Noctuidae", "9": "Phlaeothripidae", "10": "Thripidae" }
图像分类数据集:辣椒叶片病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
图像分类数据集:辣椒叶片病害图像识别分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数1700,val数据总数740。可以用作yolov5的分类数据集。为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 关于神经网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 类别2: { "0": "Bacterial_spot", "1": "healthy" }
医学图像分类数据集:细胞图像分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】
医学图像分类数据集:细胞图像分类【包括划分好的数据、类别字典文件、python数据可视化脚本】 【分类个数】{ “0”:“嗜酸性粒细胞”, “1”:“淋巴细胞”, ‘2’:‘单核细胞’, “3”:“中性粒细胞” }等4类 【数据集详情】data目录下分为2个目录,train为训练集、val为验证集,存放各自的同一类数据图片。train数据总数9900,test数据总数250。可以用作yolov5的分类数据集. 【json文件】4种分类的字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入4张图片即可展示,并且保存在当前目录。 脚本无需更改,可以直接运行!
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