wps最新官网的下载地址怎么找

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    　　前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

    　　点击跳转到网站：人工智能从入门到精通教程

    　　本文电子版获取方式：

    　　我用夸克网盘分享了「Python数据分析（1）：Matplotlib.pdf」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」在线查看，支持多种文档格式转换。

    　　链接：https://pan.quark.cn/s/be7a7ac312b6

    　　本教程基于win10下，Python版本为3.7

    　　创建虚拟环境

    　　激活环境
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    　　安装需要的相关库

    　　整个数据挖掘基础阶段会用到的库，为了统一版本号，安装以下版本

    　　使用以下命令

    　　安装TA-Lib需要找轮子，安装教程查看此链接：博客链接

    　　jupyter怎么使用查看我的另外一篇博客：链接

    　　jupyter设置代码自动补全功能：教程链接

    　　优势：

    　　画图方便数据展示方便：按代码块运行

    　　1 界面启动：终端输入：

    　　2 cell操作

    　　cell：一块代码块

    　　编辑模式

    　　命令模式：按ESC退出编辑，进入命令模式

    　　2）快捷键操作

    　　shift +enter：执行本单元格代码，并跳转到下一单元

    　　Ctrl+enter：执行本单元代码，留在本单元

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    　　3 markdown演示

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    　　2.1.1 什么是Matplotlibwps免费版的下载的地址是什么

    　　专门用于开发2D图表（包括3D图表），画二维图表的工具库

    　　以渐进、交互式方式实现数据可视化

    　　mat：matrix矩阵

    　　plot：画图

    　　lib：library库

    　　2.1.2 为什么要学习Matplotlib

    　　可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。

    　　能将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更加客观、更具有说服力

    　　2.1.3 实现一个简单的Matplotlib画图

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    　　2.1.5 扩展知识点：Matplotlib三层结构

    　　1 容器层

    　　画板层Canvas画布层Figure绘图区

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    　　2 辅助显示层

    　　3 图像层

    　　2.2.1 折线图绘制与保存图片

    　　为了更好地理解所有基础绘图功能，我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础API使用

    　　1 matplotlib.pyplot模块

    　　该模块包含了一系列类似于MATLAB的画图函数。它的函数作用于当前图形（figure）的当前坐标系（axes）

    　　2 折线图绘制与显示

    　　展现上海一周的天气，比如从星期一到星期日的天气温度

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    　　3 设置画布属性与图片保存
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    　　例：

    　　2.2.2 完善原始折线图1（辅助显示层）

    　　1 准备数据并画出初始折线图

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    　　2 添加自定义x,y刻度

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    　　4 添加网格显示

    　　为了更加清楚地观察图形对应的值

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    　　5 添加描述信息

    　　添加x轴,y轴描述信息及标题

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    　　2.2.3 完善原始折线图2（图像层）

    　　需求：再添加一个城市的温度变化

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    　　显示图例

    　　注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将图例显示出来。

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    　　2.2.4 多个坐标系显示：plt.subplots（面向对象的画图方法）

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    　　2.2.5 折线图的应用场景

    　　呈现公司产品每天活跃用户数呈现APP每天下载数量呈现产品新功能上线后，用户点击次数随时间的变化扩展：画各种数学函数图像

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    　　2.3.1 常见图像种类及意义

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    　　2.3.2 散点图绘制

    　　需求：探究房屋面积与房屋价格的关系

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    　　2.4.1 柱状图绘制

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    　　需求一：对比每部电影的票房收入

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    　　代码如下：

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    　　需求二：如何对比电影票房收入才更加有说服力

    　　比较相同天数的票房

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    　　2.5.1 直方图介绍

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    　　2.5.3 直方图绘制
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    　　3 直方图注意点

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    　　2.6.1 饼图介绍

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    　　2.6.2 饼图绘制

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    　　需求：显示不同的电影的排片占比

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    　　总结：

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