實現乙個簡單的 matplotlib 畫圖（shift + enter 執行）
matplotlib 三層結構
容器層
容器層由canvas、figure、axes三部分組成
canvas 位於最底層的系統層， 充當畫板，即放置figure的工具
figure 是canvas上方的第一層，也是需要使用者來操作的應用層的第一層，在繪圖的過程中充當畫布的角色。
axes 是應用層的第二層，在繪圖的過程中相當於畫布上的繪圖區的角色。
figure:指整個圖形(可以通過plt.figure()設定畫布的大小和解析度等)
axes(座標系):資料的繪圖區域
axis(座標軸)：座標系中的一條軸，包含大小限制、刻度和刻度標籤
特點為：
乙個figure(畫布)可以包含多個axes(座標系/繪圖區)，但是乙個axes只能屬於乙個figure。
乙個axes(座標系/繪圖區)可以包含多個axis(座標軸)，包含兩個即為2d座標系，3個即為3d座標
輔助顯示層
輔助顯示層為axes(繪圖區)內的除了根據資料繪製出的影象以外的內容，主要包括axes外觀(facecolor)、邊框線(spines)、座標軸(axis)、座標軸名稱(axis label)、座標軸刻度(tick)、座標軸刻度標籤(tick label)、網格線(grid)、圖例(legend)、標題(title)等內容。
影象層
影象層指axes內通過plot、scatter、bar、histogram、pie等函式根據資料繪製出的影象
總結 canvas（畫板）位於最底層，使用者一般接觸不到＼
figure（畫布）建立在canvas之上
axes（繪圖區）建立在figure之上
座標軸（axis）、圖例（legend）等輔助顯示層以及影象層都是建立在axes之上
網路挖掘的初步認識
由此引出網路挖掘的概念，它指的是資料探勘技術在網路資訊處理上的應用。資訊化的逐步深入和可獲取資料 性的增長，為網路挖掘的發展提供了足夠的沃土，引起多個學科的關注和涉足，如社會組織學 資訊管理學和電腦科學。隨著大資料時代的來臨，旨在快速 高效獲取知識的網路挖掘將獲取的巨大的發展空間，成為一門真正的科學...
資料探勘 認識資料
越來越多的人認識到，資料對這個世界的影響越來越大，掌握資料就掌握了發言權。如何從資料中找到想要的知識，是得到資料之後最需要關心的。資料探勘，也是知識發現的過程。1 理解資料 現實世界中，各行各業每時每刻都在產生數量龐大的資料集，讓人眼花繚亂，應該怎樣理解和處理資料呢？資料集由資料物件組成，乙個資料物...
大資料探勘 認識資料
資料集由資料物件組成，乙個資料物件代表乙個實體。屬性，是乙個字段，表示資料物件的乙個特徵。在文獻中，屬性 維 特徵和變數可以互換的使用。用來描述乙個給定物件的一組屬性稱做屬性向量 特徵向量 標稱意味著 與名稱相關 標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱。每個值代表某種類別 編碼或狀態，因此標稱屬性又被看...