Macht es Spaß, in der Python-Umgebung verschiedene Grafiken mit matplotlib & seaborn zu schreiben? Ich habe jedoch versucht, es mit Pixie Dust einfach zu visualisieren. (Im Folgenden in IBM Data Science Experience verwendet)
from pixiedust.display import *
display (df_data_1)
Geben Sie einfach diesen Code ein und Sie sehen eine interaktive Diagrammkomponente w
Japanisches Label ist auch Sunnari w
Außerdem können Sie anscheinend auf Google Map zeichnen, sodass ich es beim nächsten Mal mit Brunel-Visualisierung w versuchen werde
[Referenzlink] http://datascience.ibm.com/docs/content/analyze-data/Home.html
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