社区
community_281
帖子详情
可用分太多,散点给大家。。。
mbh0210
2006-07-07 09:47:29
散分而已,才可以放100分。。。
...全文
312
63
打赏
收藏
可用分太多,散点给大家。。。
散分而已,才可以放100分。。。
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
63 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
china_stephen
2006-07-12
打赏
举报
回复
thx
ccccffff
2006-07-12
打赏
举报
回复
JF
溺水的鱼
2006-07-12
打赏
举报
回复
我不赞成你的观点,但我誓死捍卫你散分的权利!
ixvii
2006-07-12
打赏
举报
回复
顶
liu_qi2006
2006-07-12
打赏
举报
回复
接分
wanilyer
2006-07-12
打赏
举报
回复
jf
fjcsong
2006-07-12
打赏
举报
回复
100分太少了
orcd
2006-07-12
打赏
举报
回复
接分
空心兜兜
2006-07-12
打赏
举报
回复
顶
king2410
2006-07-12
打赏
举报
回复
恩
帮楼主都接了
sunsuny
2006-07-12
打赏
举报
回复
jf
huitouren519
2006-07-12
打赏
举报
回复
接分
谢谢
yeflower
2006-07-12
打赏
举报
回复
。。。。。。。。。。。。。。。
longlianxi
2006-07-11
打赏
举报
回复
领情
mainwind
2006-07-11
打赏
举报
回复
jjf
whitefatcat
2006-07-11
打赏
举报
回复
接点分
JasonHeung
2006-07-11
打赏
举报
回复
jf
ixvii
2006-07-11
打赏
举报
回复
up
zwwzy
2006-07-11
打赏
举报
回复
楼主好人来的
圣殿骑士18
2006-07-11
打赏
举报
回复
接分
加载更多回复(43)
python根据品种
散点
图鸢尾花_文科生学 Python 系列 14: matplotlib 绘图/seaborn
第七课 - 数据可视化本课内容:matplotlib 绘图基础函数曲线的绘制图形细节的设置案例分析:销售记录可视化条形图绘制多图饼图
散点
图直方图seaborn 数据可视化包分类数据的
散点
图分类数据的箱线图多变量图平时要做好一些收藏,余老师平时用的是印象笔记。把学习时需要收藏的内容和笔记收集起来,需要的时候善用搜索功能就能快找到自己需要的资料了。有同学问到怎么找图表的例子,老师推荐的网站: http...
matlab
散点
图折线图_什么是
散点
图以及何时使用
matlab
散点
图折线图When you were learning algebra back in high school, you might not have realized that one day you would need to create a scatter plot to demonstrate real-world results. 当您在高中学习代数时,您可能没有意识到有...
python花瓣长度和花瓣宽度
散点
图鸢尾花_文科生学Python系列14: matplotlib绘图/seaborn...
第七课 - 数据可视化本课内容:matplotlib 绘图基础函数曲线的绘制图形细节的设置案例分析:销售记录可视化条形图绘制多图饼图
散点
图直方图seaborn 数据可视化包分类数据的
散点
图分类数据的箱线图多变量图平时要做好一些收藏,余老师平时用的是印象笔记。把学习时需要收藏的内容和笔记收集起来,需要的时候善用搜索功能就能快找到自己需要的资料了。有同学问到怎么找图表的例子,老师推荐的网站: matp...
pca图解读_主成分分析pca图解读,主成分分析
散点
图解读
主成分分析pca图解读,主成分分析
散点
图解读,主成分分析(PCA)原理详解1. 相关背景在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进...
可视化绘图技巧100篇基础篇(七)-
散点
图(二)
散点
图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定。通过观察
散点
图上数据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在
散点
图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为:正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等,表现在
散点
图上的大致分布如下图所示。
community_281
662
社区成员
253,727
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
community_281
提出问题
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
提出问题
其他
技术论坛(原bbs)
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章