Karem
-
المساهمات
7 -
تاريخ الانضمام
-
تاريخ آخر زيارة
نوع المحتوى
ريادة الأعمال
البرمجة
التصميم
DevOps
التسويق والمبيعات
العمل الحر
البرامج والتطبيقات
آخر التحديثات
قصص نجاح
أسئلة وأجوبة
كتب
دورات
كل منشورات العضو Karem
-
هل هناك أي طريقة للعثور على أسماء العلم وال Possessive Nouns باستخدام NLTK ؟ حيث أنه لدي نصوص وأريد استخراج أسماء العلم وال Possessive Nouns منها؟
- 1 جواب
-
- 1
-
-
هل يمكننا رسم ال Confidence Interval وتحديد معامل الثقة من خلال Seaborn؟ وكيف يمكن ذلك ؟ وعلى فرض كان لدي البيانات التالية: x = np.random.randint(0, 30, 100) y = x+np.random.normal(0, 1, 100)
- 1 جواب
-
- 1
-
-
لدي الكود التالي الضي يمثل رسم بياني خطي: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np sns.set(style="darkgrid") data = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(8), 'b': np.random.rand(8)}) sns.lineplot(data=data) والشكل الناتج: الآن أريد معرفة كيف يمكننا التحكم بعدد العلامات ticks، وأيضاً كيفية وضع labels محددة مكانها؟
- 1 جواب
-
- 1
-
-
لدي الكود التالي الذي يعبر عن تمثيل بياني باستخدام FacetGrid و regplot في seaborn: import seaborn as sb sns.set_style("dark") data = sb.load_dataset("exercise") fg = sb.FacetGrid(data, row="diet", col="time", margin_titles = True) fg.map(sb.regplot, "id", "pulse", color = ".4") الخرج: وأريد الآن وضع نص في منتصف كل مخطط بياني أي ضمن كل subplot، كيف يمكن أن أقوم بذلك؟
- 1 جواب
-
- 1
-
-
ما هي أفضل طريقة لتمثيل البيانات الفئوية في Seaborn، أعلم أنه يمكن الرسم من خلال FacetGrid لكن هل توجد طريقة أفضل؟ وكيف؟
- 1 جواب
-
- 1
-
-
هل يمكننا إنشاء Correlation heatmap باستخدام Seaborn وكيف من الممكن أن نقوم بمثل هكذا أمر؟ على سبيل المثال هذه هي البيانات التي لدي: df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8], "Day 2" : [1,2,8,4,3,9,5,2], "Day 3" : [4,6,5,8,6,1,2,3], "Day 4" : [5,8,9,5,1,7,8,9]})
-
لدي الكود التالي الذي يعرض مخطط بيانات: import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns_pp = sns.pairplot(df) وأحتاج إلى حفظ الشكل الناتج كصورة، لذا كيف أقوم بذلك؟
- 1 جواب
-
- 1
-