散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...高级绘图功能 接下来，我们要详细介绍几种特殊的图表，平时你可能并不会很经常用到它们，但我保证只要你用好了它们，一定能让人刮目相看。...可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。 下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。...（用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。
散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...高级绘图功能 接下来，我们要详细介绍几种特殊的图表，平时你可能并不会很经常用到它们，但我保证只要你用好了它们，一定能让人刮目相看。...讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。限于篇幅，有些更棒的图表和范例，只好请大家访问 plotly 和 cufflinks 的官方文档去一一查看咯。 ?...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 ?...（用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。
通常我们在js通过getElementById来获取要操作的canvas（这意味着咱得给canvas设个id）： 注意最好在一开始的时候就给canvas设置好其宽高（若不设定宽高，浏览器会默认设置canvas...脚本中设置： 为什么不能用css来设置呢？...这是因为 canvas 元素有元素本身大小与元素绘图表面大小两套尺寸。...设置 width 和 height 时，实际上是同时修改了该元素本身大小和元素绘图表面大小； 而设置 css，只会改变元素本身大小，并不会改变元素绘图表面大小。...对于有些浏览器是不支持canvas功能的，我们可以直接在canvas标签中写一些替换内容，在浏览器不支持canvas时显示： ---- 接着在聊如何在canvas上绘图前，咱得先说说.getContext
散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...高级绘图功能 接下来，我们要详细介绍几种特殊的图表，平时你可能并不会很经常用到它们，但我保证只要你用好了它们，一定能让人刮目相看。...可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。 下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。...（用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。
散点图 散点图是大多数分析的核心内容，它能让我们看出一个变量随着时间推移的变化情况，或是两个（或多个）变量之间的关系变化情况。 时间序列分析 在现实世界中，相当部分的数据都带有时间元素。...高级绘图功能 接下来，我们要详细介绍几种特殊的图表，平时你可能并不会很经常用到它们，但我保证只要你用好了它们，一定能让人刮目相看。...可以添加标注，选择某些元素的颜色，把一切都整理清楚，生成一个超棒的图表。之后，你还可以将它发布到网络上，生成一个供其他人查阅的链接。 下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。...（用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。来源 towardsdatascience.com）
，效果如下： 可以看出，图中无论折线、散点还是刻度等的设置都是比较粗糙的，和"美观"一点都挂不上钩 。...，而且········（好吧·····我编不下去了，我就是为了最后成图好看下而已 ）。...效果如下： 如果不设置线宽lw,图中红色圆圈内将会有明显的横线效果，影响美观。...，这是一个慢慢积累的过程，要是硬要我给建议，我也就多推几个可视化的色彩搭配网站给你们 。...总结 本期推文就是对可视化色彩合理设置，具体的设置方案也没有详细给出，可能自己也是在学习过程中
我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是...那么为了换一种思路解决这个问题，我查找了python的绘图方法，找到了使用python matplotlib模块绘制多条曲线图的方法。...在figure图表之上增加多个子图，然后在子图之上绘制点和线 # 通过add_subplot增加子图（返回了一个axes坐标轴），该方法需要三个参数，分别为：numrows, numcols,...在上例中1,1,1表示了该绘图对象仅有1个子图，也就是1*1类型 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.plot([1, 2, 3, 4]) # 指定纵坐标...2条曲线，ax这个变量里面可以继续添加需要plot的x数组和y数组，这样就可以在一张图里面绘制若干条线。
可以看出，图中无论折线、散点还是刻度等的设置都是比较粗糙的，和"美观"一点都挂不上钩 ? 。下面就从数据处理、填充面积以及色彩选择三个方面进行处理，来使这幅图变得高大上起来 ? ? 。...2.3 面积填充 加上填充面积可以使得图表看起来不那么单一，而且········（好吧·····我编不下去了，我就是为了最后成图好看下而已 ? ? ）。添加如下代码即可添加填充面积效果。...如果不设置线宽lw,图中红色圆圈内将会有明显的横线效果，影响美观。...，这是一个慢慢积累的过程，要是硬要我给建议，我也就多推几个可视化的色彩搭配网站给你们 ?...总结 本期推文就是对可视化色彩合理设置，具体的设置方案也没有详细给出，可能自己也是在学习过程中 ? ? 。可能给大家的帮助也不是很多，当然我们可以多交流，共同进步。
Python 干净易读的语法也很受程序员们欢迎，还可以利用很多模块来创建数据图形，例如图 1 中的这种。 图 1 利用 Python 生成的图表 从美学方面来看，这个图表还不够好。...这个库非常灵活，能让你从无到有地创建图形，或者修改已有图形。此外还有很多 PHP 图形函数库能帮助我们创建各类基本的图表。...最受欢迎的是 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，如图 2 所示。...这能缓解服务器的压力，否则在流量较大的情况下你的网站就可能会出问题。 另一个优势在于你无需在自己的服务器上安装 PHP 图形库。很多服务器上都预安装了这些图形库，但也有一些没有。...最后，大家也许已经注意到，图 3-19 和图 3-20 中的图形还欠缺一些雕琢。你恐怕不希望在报纸上看到这种水平的图形。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...我是我项目的唯一参与者，我的教授们在他们给我这些数据时就已经知道关于数据的一切。那我作图是为了给谁看？我自己？好吧…没必要！对不？我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。...正如《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）杂志所说，这就是为什么我们都那么帅气性感。 问题是小伙子们——如果你们还没有从我过分的讽刺中发现，现实生活并非如此。...但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它？很简单。...7.在数据中包含一行以显示阈值 ---- 在现实生活中的许多情况下，数据高于或低于某个阈值可能是问题提示信号或错误警告。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...我是我项目的唯一参与者，我的教授们在他们给我这些数据时就已经知道关于数据的一切。那我作图是为了给谁看?我自己？好吧…没必要!对不?我比任何人都清楚每一步在实现什么，我不需要向任何人解释。...我相信这可能是我在数据科学中的最大失败：没有充分考虑可解释性和可解释性的重要性。你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它?很简单。...7.在数据中包含一行以显示阈值 在现实生活中的许多情况下，数据高于或低于某个阈值可能是问题提示信号或错误警告。
引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。...为了方便快速绘图，matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。 我们要搞清楚pyplot以及pylab的区别。...在这里我们不讨论pylab的使用而是专注于pyplot。...plot函数负责画图，而show函数负责将画好的图显示出来。 运行结果： ?...这次，我们一次性在图上画了两条线。我们还没有对直线设定颜色，粗细，这个会在后面的教程学习，但是matplotlib会自动给两天直线设置不同的颜色，方便区分。 运行结果： ?
时隔一年有余，在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后，近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣，并稍作整理、以资后鉴，遂成此文！ plotly绘图简洁高效可交互，值得一试！...01 为什么学习plotly plotly，这个包名不可谓不直观，一看便知其一定是一个用来画图的工具；但同时，它仍然有失直观，因为plotly实际上是一个多语言绘图库，而当提及plotly时更可能的指代是...plotly支持多语言平台 所以但是，为啥plotly不效仿Python中众多第三方库的做法，直接命名为pyplotly呢？...进一步地，为什么在掌握了matplotlib和seaborn这两个近乎可以完成所有绘图需求之后，还要另外花费学习成本来上手plotly呢？或者说，plotly有哪些核心优势或者不可替代的地方？...在具体使用之前，先介绍下二者的区别和定位： plotly.graph_objects是底层API，是一种面向对象的绘图风格，定义了plotly中的所有图表对象（graph_objects翻译过来，不就是图表对象的意思吗
当我们使用seaborn生成图时，我将以实际的方式全面地回答这个问题。现在，让我们快速讨论一下seaborn为什么在matplotlib之上。...，因为很难确定哪些设置使图表更吸引人 Matplotlib函数不能很好地处理数据流，而seaborn可以 这第二点在数据科学中很突出，因为我们经常使用数据模型。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...使用Seaborn绘制Heatmaps 现在让我们来谈谈我最喜欢的图表Heatmaps。Heatmaps中每个变量都表示为一种颜色。...这显示了数据库中每一列之间的关系。并绘制各变量在对角线上的单变量分布图。让我们看看它是什么样子。 sns.pairplot(df2) ? 结尾 我们已经讲了很多图表了。
引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....(以上图来源于网络，如侵权，望告知，删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 中绘制箱线图的函数为 boxplot ()，但要想进行定制化绘制需求，则需设置较多的绘图参数，boxplot...showcaps 是否显示箱线图顶端和末端的两条线 showbox 是否显示箱线图的箱体 showfliers 是否显示异常值 boxprops...注意，这里盒子的填充颜色选择了"灰色系"的颜色进行填充，这对学术图表是比较友好的，具体的颜色系可以参看下图 ： ? 建议大家在绘制学术图表时，多采用红色方框中的色系。...总结 本期推文就箱线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍，当然，在添加误差等绘图特征时，可能可R还有一定差距。本人能力有限，如发现错误，后台告知或加群讨论啊
曾几何时，我们很多人都遇到过这个问题。除非您有天赋或者之前碰巧参加过设计课程，否则制作同时对观众直观的视觉美学图表可能非常具有挑战性且耗时。...我们将尝试在本文[1]中复制这些图表！ 这是这篇文章的要点。如果您正在寻找对出色的可视化背后的概念的深入解释，请查看“用数据讲故事”，每一页都是值得您花时间的瑰宝。...如果我们在 Pandas 中使用 Matplotlib 后端，它会返回一个 Axes 对象，请尝试使用内置 type() 方法进行验证。这很棒，因为坐标区对象允许我们访问方法来进一步修改图表。...让我们继续探索另一种流行的图表——折线图。 请注意，下面的示例比上面的示例更复杂。尽管如此，这个想法仍然是一样的。 折线图 让我们快速浏览一下折线图的默认 Matplotlib 绘图后端。...May 处添加一条垂直线，以显示两条线开始分歧的点。
notebook中 有些时候matplotlib 的绘图没法显示在notebook中，或者显示不了。...激活方式为在绘图之前插入代码段： %matplotlib qt5 这样就能显示出图，但是是显示在notebook之外的,如果我使用%matplotlib inline,图的显示并不正常。...我也不知道为什么，，，，，，，，，，，，， 如果你输出的后端为其他类型，建议查看下面的资料，直接输入对应的绘图激活方式。...figure：整个画布，包含一个或多个 axes axes：画布中的某一个图表，包含一个 plot artist：元素，包括图中所示的 label、line 等，也包括 plot backend 每一种输出的能力都叫做一种...交互模式 我理解，“交互模式”即代表着这个图标在绘制后可以动态变化，例如预设的动画以及用户的操作。
不要小看这个小小的细节，它一下子让整幅图所呈现的信息简单易懂，清晰明了，在保持美观性的同时又不是专业性，不愧为财经领域标杆级的杂志，图表细节处理上尽显专业性。...可是这样无法模拟两条线之间的颜色区域，所以我的第一直觉是使用三列数据做重叠面积图来模拟该案例： 三列数据分别是实际值、拟合直线数据（在添加拟合直线时同时勾选显示公式，利用公式结合函数，可以则算是该实际时间序列数据的直线拟合点...大致模拟出来原图案例： 可是现在的问题是，第三个序列填色之后会阻挡底图的白色网格线，这就无法呈现原图原貌，虽然可以通过更复杂的方法实现白色网格线在图顶层（但是复杂度较高）。...这里我抛弃了这种做法，想起来之前在在学刘万祥老师的网易云课程——《向经济学人学做图表》的课程里介绍过类似的双折线图交叉颜色带的案例，果然该图也可以通过老师的方法实现，顿时感觉很欣慰。...效果如下： 接下来修改图表区、绘图区、线条色与填充色与原案例图一致： 选择单元格区域并规划至合适的布局，将图表锚定到目标单元格区域； 选择单元格区域并使照相机牌照引用。
在5-Shot MMLU基准测试中，代表开源模型和闭源模型的性能的两条线，即将在2年内相交。...有人表示，这个图表只显示了每个人都知道的事。 GPT-4其实自成一派，它是一个异常值，不适合放在轨迹中。 Claude倒是拥有出色的UI和较长的上下文窗口，但它正在横向发展。...如果保持这个速度不变，那我们大概在一年后就能看到AGI了。 当然，也有人指出，图表是不严谨的。 可以找到一些更可怕的闭源模型例外，这就会降低平均值。...「我希望它（联盟）能让人们更加清晰和自信，相信开放创新的世界是一个值得投入的世界。」...根据AI联盟官方的数据，这50多个机构汇集了每年超过800亿美元的研发资金，研究机构的学生超过40万人，公司员工超过100万人。 全世界支持开源者，都联合起来了！
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