MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Matplotlib mà mình giới thiệu dưới đây nhằm giúp bạn tìm hiểu và thực hành trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib của Python, thông qua việc giải quyết nhiều câu hỏi và vấn đề thú vị.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

anh20 jpg

Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị 2D trong Python, cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và hình ảnh số liệu chất lượng cao. Được tích hợp sẵn trong Python, Matplotlib là công cụ mạnh mẽ để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan, từ đó giúp chúng ta tạo ra những insight quan trọng trong việc phân tích dữ liệu.

Pandas, một công cụ cấu trúc dữ liệu tiện dụng và mạnh mẽ trong Python, sẽ cùng Matplotlib tham gia vào dự án bài tập này. Chúng ta sẽ sử dụng Pandas để đọc và xử lý dữ liệu từ file CSV. Dữ liệu này tập trung vào bán hàng của một công ty.

Dữ liệu bán hàng của công ty và Bài tập Matplotlib

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Dự án bài tập này sẽ tận dụng flie CSV về dữ liệu bán hàng của công ty. Mình có thể đọc file này bằng cả Pandas hoặc NumPy, hoặc sử dụng các chức năng trực tiếp có sẵn trong thư viện Matplotlib để biểu diễn dữ liệu.

Mục tiêu của bài tập Matplotlib

Bài tập này chia thành mười câu hỏi, mỗi câu hỏi tập trung vào một khía cạnh cụ thể của Matplotlib mà bạn cần nắm vững. Mỗi bài tập đi kèm với giải pháp được cung cấp, nhằm giúp bạn hiểu rõ cách thức sử dụng Matplotlib để trực quan hóa dữ liệu một cách linh hoạt và thú vị.

Khi hoàn thành từng câu hỏi, bạn sẽ cảm thấy tự tin hơn trong việc biểu diễn và trực quan hóa dữ liệu, mở rộng khả năng phân tích của bạn và trình bày kết quả một cách mạch lạc.

Chúc bạn thành công trong việc thực hiện bài tập Matplotlib này và khám phá thêm về sức mạnh của trực quan hóa dữ liệu trong Python!

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top