广州靠谱的python培训机构排名
揭秘众多学员一致选择火星的理由
Unveil the reasons why many students chose Mars Era
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Python开发人才需求量大,从职友集之前Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势，尤其是在北京、上海等一线城市，而深圳、杭州、广州等一线城市更是占比16.53%，可见现在Python人才缺口是多么大，今年的两会上，国务院总理李克强发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能首次被写入了政府工作报告，作为人工智能时代重要的开发神器，Python正慢慢被人们熟知并运用，资料显示，包括奇虎、360、联想、百度等互联网巨头都在使用Python进行开发，不过Python程序员少之又少，岗位满足率仅30%，人才供需矛盾尖锐...
口说无凭 拿出作品才叫真实力
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二维密度图实现Python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，让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解。
二维密度图(2D Density Plot)是一维版本密度图的直观扩展，相对于一维版本，其优点是能够看到关于两个变量的概率分布。例如，在下面的二维密度图中，右边的刻度图用颜色表示每个点的概率。我们的数据出现概率最大的地方(也就是数据点最集中的地方)，似乎在 size=0.5，speed=1.4 左右。
正如你现在所知道的，二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用，而不是像一维密度图那样只有一个变量。当你有两个对输出非常重要的变量，并且希望了解它们如何共同作用于输出的分布时，用二维密度图观察数据是十分有效的。
事实再次证明，使用「seaborn」编写代码是十分便捷的!这一次，我们将创建一个偏态分布，让数据可视化结果更有趣。你可以对大多数可选参数进行调整，让可视化看结果看起来更清楚。
# Importing libs
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import skewnorm
# Create the data
speed = skewnorm.rvs(4, size=50)
size = skewnorm.rvs(4, size=50)
# Create and shor the 2D Density plot
ax = sns.kdeplot(speed, size, cmap="Reds", shade=False, bw=.15, cbar=True)
ax.set(xlabel='speed', ylabel='size')
plt.show()
以上就是使用二维密度图实现Python数据可视化的方法，每年输送10万+人才，18年来帮助80万学员高薪就业;协助16万家企业解决人才需求。拥有完善的就业保障体系，116万家招聘雇主合作企业。每天产生数千个招聘岗位，提供更多就业机会给到学员。找Python培训，选就对了!
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ython自动化测试。大家都知道，Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，并且可以提升工作效率，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板。Python基础语法、Python高级语法、文件IO、面向对象编程、第三方主流模块、虚拟环境、qt界面库、tcp/ip协议、udp协议、邮件编程、粘包分包处理、应用层协议构建、并发处理模型、协议包构建等。
