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疫情可视化part2
前言此系列已完结，共3部分：part1：https://www.cnblogs.com/xi12/p/16690119.htmlpart2：https://www.cnblogs.com/xi12/p/16864419.htmlpart3：https://www.cnblogs.com/xi12/p
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时序信号的时域、频域、时-频域特征提取
文章目录时域特征提取频域特征提取时-频域特征提取参考资料在面对工业中的传感器采集到的高维的信号，如振动信号，通常需要对数据进行统计特征提取，以进行降维。对于这类时序信号，常用的有时域、频域和时-频域特征提取方法。本次对这三个方面的特征提取代码进行一下总结，并以IEEEPHM2012挑战赛的轴承数据集
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只会柱状图、饼状图、折线图怎么行，来用Python画个热力图
花花世界迷人眼，东西太多不知选?万物存在即合理，不知根本，难得善法。术业有专攻，凡事不能蛮干，不知怎么画热力图，请往下看。 第一步：安装并导入相关包主要用到了pandas和pyecharts这两个包，pandas用来读取我存放在Excel中的数据，pyecharts用来将数据可视化。这里需
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4种更快更简单实现Python数据可视化的方法
数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受
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代码详解：如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表
生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。《世界幸福报告》试图回答世界范围内影
