顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
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plot()的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。
在日常工作中经常会使用Excel，有时需要在excel表格中画曲线图，怎么操作呢？
本文介绍基于AvaSpec-ULS2048x64光纤光谱仪测定植被、土壤等地物高光谱曲线的方法。
大家都知道IT圈有个非常著名的曲线图，就是Gartner的新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle），昨天看了一下Gartner 2016的存储成熟曲线图，今天给大家简单聊聊，多多指教。：） 废话不多说，直接上图
如果我们想比较某个数值在不同分组之间的变化差异。或者随着时间序列的变化趋势，往往会用到折线图。折线图是在我们的科研绘图当中最为常用的图形之一。
经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。
随着电商行业的发展，传统的管理方法正逐步被信息化管理所取代，电商信息管理系统地作用也越来越大。针对商家开发的电商管理系统，实现了对客户、商品、交易的管理和信息统计功能，从而提升了线上商城维护的工作效率和质量。
“针对某种疾病，现有A、B两种公认的诊断方法，你的团队研究出新诊断方法C。自然而然，肯定需要比较A、B、C三种方法，判断到底哪一种对该疾病的诊断更准确？”
“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。在我的职业生涯中，有幸参与一大批数据为重的界面设计，我要在此分享一些观点，讲讲如何造就这种特殊且有意义的产品。
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
使用layer_points()绘制，其中内部参数都用默认值。注意这里ggvis(~wt, ~mpg)比ggplot多了一个波浪线。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。
欢迎使用Origin软件，这是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件，被广泛应用于各种学科领域的数据分析和可视化。
2）输入进去以后，你需要等待～～因为第一步是批量并行计算单因素COX+AUC，这个过程站长测试，200基因x150样本，至少要1分钟。一般要等1分钟，结果出来以后右上角那个表格会有变化。
“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。在我的职业生涯中，有幸参与一大批数据为重的界面设计，我要在此分享一些观点，讲讲如何造就这种特殊且有意义的产品。很多人已经讨论过这个议题，我会围绕创作过程中最具影响力的部分。 一、用户不同，数据不同 任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。我就不在此详细解
Graphpad Prism 软件深受生命科学研究领域的专业人士的喜爱。Graphpad Prism最大的特点是直接输入原始数据，也可以输入初步统计的数据，将自动的进行基本的生物统计，如t检验、卡方检验、生存分析，同时可以根据需要绘制各种图表，如曲线图、条形图、散点图、生存曲线等。其统计功能可能没有SAS、SPSS、Python、R语言强大，但是它所具有的功能非常实用，投稿要求的SCI图几乎采用Graphpad Prism绘制。
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具，包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等，这些都是基于R代码或简便封装的R脚本，简单，实用。即是人家已经把R代码写好了，就等你数据和设置了。
在现代科技发展下，对于科学研究以及各种数据处理需求显得越来越重要，因此需要一款专业的软件来完成数据的整理、分析和可视化。Prism软件就是这样一款专业的软件，其强大的数据处理和绘图能力广泛应用于生物学、医学等领域，为科研工作提供了强有力的支持。本文将介绍Prism软件的特色功能和使用方法，并结合实例说明软件在实际应用中的具体操作流程。
本文演示在Docker中运行Grafana和InfluxDB，并通过Grafana展示InfluxDB曲线图。 1 准备工作 ###1.1 安装Docker 请参考这里 1.2 下载镜像 $ docker pull grafana/grafana:5.2.3 $ docker pull influxdb:1.6.1 2 启动 2.1 启动InfluxDB $ docker run -d -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb -v /etc/localtime:/etc
通过学习《零基础学编程011：复利数据表问题》，我们已经可以输出365行的《复利数据表》： (1+0.01) ^ 1 = 1.01 (1+0.01) ^ 2 = 1.02 (1+0.01) ^ 3 =
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目，考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现，下面来看看怎么弄。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！ 密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。 案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。
其次，注册outlook软件的COM服务，只有注册这种服务之后，才可以通过这种方法打开；
温度是生活及生产中最基本的物理量,它表征的是物体的冷热程度。自然界中任何物理、化学过程都紧密地与温度相联系。在很多生产过程中，温度的测量和控制都直接和安全生产、提高生产效率如消防报警、冷库温度调节、仓库温度检测等等。因此以温度参数为基础而设计的温度控制系统被广泛开发和使用。
工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，不同的工况条件下，数据的走势不同，比如产量稳定时，流量走势平稳，产量增加时，流量势必也会增加，体现在图像上就是流量曲线上升。
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。
好不容易出来实验数据，该怎样去呈现数据呢？在SCI文章中展示科研数据有一个不成文的规则：一表毁所有，一图胜千言。能用统计图呈现，就尽量不用表格。
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题，顺便写下 用 Math.Net 解决的思路。
前面两篇整理过部分美赛优秀论文插图，本篇开始将按照年份进行整理，顺序基本按照从A题到F题的顺序。
在我们所获得的遥感影像原始数据中，每一个像素对应的像元值往往是未经明确量化、没有统一量纲的数据（DN值，即Digital Number）；而当我们需要利用遥感影像的信息对地物属性进行分析时，则往往需要其辐射亮度值、反射率值等。因此，我们首先需要通过“辐射定标”操作实现上述数据之间的转换。
一般得到10X Genomics的下机数据之后，我们需要使用Cellranger软件进行上游数据的处理，并且生成网页报告。
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
生存分析，survival analysis，是研究影响因素与生存时间和结局的重要方法，直白点说，就是分析“因素”和“生存”是否相关，能够直接将研究的因子和患者最终的预后表型关联起来，其重要性可想而至。
折线图（曲线图）是一种常见的数据图表形式，是数字或定量数据的直观表示，它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西，例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点，每个点代表一个数据值。
2）如果基因名是ENSGxxxx的不要担心，在2的位置ENSG所在那列的名字。在3的地方勾选。下面的456就不要改动了。
电容是电路中最常用的被动器件之一，他有频率、偏压等特性，很多同学不清楚偏压特性究竟有什么影响？学校课本中也没有重点介绍这个注意事项，很容易采坑，本节以实际电容为例，介绍电容偏压特性的影响。
导读 众所周知，JVM（java虚拟机）运行着我们的java程序。java本身提供了自带工具VisualVM来帮助我们查看JVM的运行情况，下面主要介绍GC的可视化插件－Visual GC java版本 1.8.0_281 工具 VisualVM 的 Visual GC 插件 📷 面板解读 space 空间模块 Space — 空间主要描述空间的变化 Metaspace — 元空间 Old — 老年代 Eden — 伊甸园区 S0 — 存活０区 S1 — 存活１区 方框区：所占空间大小 空白区
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
(a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
GraphPad Prism是一款功能强大的医学绘图软件。它的基础生物统计学、曲线拟合和科学制图软件的功能，为管理和组织在不同实验中收集的科学数据提供了一个强大的解决方案。
从现在开始，我们将逐渐展开如何寻找差异化卖点的方法。 这一篇是我们的 第一大步骤–洞察差异化 市场需求，将围绕洞察 市场需求 这个话题给大家展开可参考的方法和渠道。首先我们要了解两个词各指什么： 1、什么是洞察？ 观测市场行情后，有无能够切入你的差异化概念的可能性。 2、什么是市场需求？ 将构想的差异化概念付诸行动，愿意支付成交的顾客有多少。 了解这两点后，我们看看如何实操。 下面抛出需要寻找答案的问题和答案的渠道，各位卖家朋友可根据自己的实际情况定制你需要的答案，并将它们打包归类，整理在你的市场分析表
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