日常机器学习（十九）Matplotlib细节设置
若想除去图形的四周边框，可以用下面的函数
去除单位锯齿，以可用下图参数
颜色可以使用自定义颜色
使用linewidth=number可以定义线条宽度，ax.text(x,y,"text")可以在(x,y)位置插入文本
日常机器学习（二十三）线性预测回归实例——缺失值处理
使用missingno中的包，可以画出缺失值的位置： 白色的位置表示缺失值位置。（详情可以参见https://github.com/ResidentMario/missingno） pd.isnull()可以显示数据中缺失的那一部分，代入到原数据中，就可以显示出缺失的那一部分的数据值。 对于缺失的数据如何填补，我们可以先画该数据的累积分布函数（ECDF函数可以画累积分布函数，详情package参照第二十二篇）或柱状分布函数来看看该数据的具体分布。 groupby()函数可以根据括号中的选项来对原数据进行分类 transform函数可以替换原数据中的缺失值。 可以看到在'Sepal.Width'中原来的缺失值使用'setosa'这一类的平均值来替换掉。
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