A.散點圖
B.柱狀圖
C.餅圖
D.直方圖
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.顏色
B.紋理
C.位置
D.角度
A.subplots()
B.gridspec()
C.figure()
D.subplot2grid()
A.同比分析
B.環(huán)比分析
C.大數(shù)據(jù)
D.帕累托法則
A.Matplotlib
B.Seaborn
C.Scikit-learn
D.Pandas
A.直方圖
B.條形圖
C.箱線圖
D.散點圖
最新試題
雷達圖(蜘蛛圖)最適合用來比較不同對象在多個指標(biāo)上的綜合表現(xiàn)。()
在散點圖中添加趨勢線有助于更好地展示兩個變量之間的線性關(guān)系。()
數(shù)據(jù)可視化過程中應(yīng)盡可能使用復(fù)雜的視覺效果以吸引觀眾注意力。()
數(shù)據(jù)分析師在項目初期通常會進行探索性數(shù)據(jù)分析(EDA),以理解數(shù)據(jù)集的初步特性,這階段可能涉及描述性統(tǒng)計、可視化以及()檢驗。
若要在Matplotlib中保存圖形為圖像文件,可以使用()函數(shù)。
樹狀圖主要用于展示具有層級結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集,如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。()
折線圖只能用于表示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。()
時間序列預(yù)測模型的結(jié)果必須用折線圖進行展示。()
標(biāo)準(zhǔn)差是一種衡量一組數(shù)據(jù)()程度的指標(biāo),值越大表示數(shù)據(jù)分布越分散。
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和異常值,其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況,特別是對于識別()非常有效。