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可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件

故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件 1、开源系统仿真软件简介 目前比较主流的开源系统仿真软件： Scilab/Xcos：Scilab是一种基于Matlab的开源数值计算和科学仿真软件...它提供了高级的动态系统建模语言和强大的仿真引擎，可以用于建立和仿真各种动态系统模型。 2、Scilab/Xcos Xcos是一个开源的图形化建模和仿真工具，用于动态系统建模和仿真。...Xcos拥有媲美Simulink的功能，在一个模块图环境中实现多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。...Xcos支持从现有模块库中选择模块，支持用户定义的模块库超级模块管理（嵌入在单个超级模块中的子图，用于模型重用和简化），支持可配置子系统使用、有条件执行的子系统创建、可用于信号定义的所有Scilab数据类型...Xcos系统仿真功能特点包括使用求解器、结果分析和可视化、使用C代码生成以获得更好的性能、使用嵌入式 Modelica 编译器、包含Scilab分析和可视化功能，支持批量模拟。

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后MATLAB时代的七种开源替代，一种堪称完美！

由于 SCILAB 的语法与 MATLAB 非常接近，熟悉 MATLAB 编程的人很快就会掌握 SCILAB 的使用。...更重要的是SCILAB 是由法国国家信息、自动化研究院的科学家们开发的“开放源码”软件，和美国没有关系！ 此外最关键的是SCILAB也一个有类似 MATLAB simulink的工具Xcos！...simulink能做的Xcos也可以完成，并且界面和使用也很类似！很多网友担心的simulink无法替代问题迎刃而解！ 因此SCILAB 近乎可以完美替代MATLAB！...当多个窗格出现在一个区域时，将使用标签页的形式显示。...例如在图1中，可以看到“Editor”、“Object inspector”、“Variable explorer”、“File explorer”、“Console”、“History log”以及两个显示图像的窗格

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为什么我代码里面选择top1000的sd基因绘制热图呢

实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。...比如代码里面我挑选了top1000的sd基因绘制热图，然后就可以分辨出来自己处理的数据集里面的样本分组是否合理啦。其实这个热图差不多等价于PCA分析的图，被我称为表达矩阵下游分析标准3图！...左边的热图，说明我们实验的两个分组，normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图 我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。

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可以替代Matlab的几款开源科学计算软件

绘图功能：Octave内置了绘图功能，可以通过简单的命令生成高质量的二维和三维图形。用户可以创建各种类型的图表，包括曲线图、散点图、3D图形等，从而对数据进行可视化和分析。...由于SCILAB的语法与MATLAB非常接近，熟悉MATLAB编程的人很快就会掌握SCILAB的使用。...有意思的是，SCILAB提供的语言转换函数可以自动将用MATLAB语言编写的程序翻译为SCILAB语言。...用户不仅可以在SCILAB的许可证条件下自由使用该软件，还可以根据自己需要修改源代码，使之更加符合自身需要 下载：https://www.scilab.org/ 另外scilab还有个类似simulink...功能的Xcos软件，其基本用法和simulink类似 FreeMat FreeMat是一款发布于GPL协议下的开源跨平台科学计算软件，功能上类似于Mathworks公司的Matlab及Research

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AI摩尔定律继续超速？2028年，1美元能买200GFLOPS计算力！

经典的摩尔定律图（如下图）一般都会使用对数刻度来刻画过去120年来计算力成本的指数级发展（Y轴单位为每1美元能买到的每秒计算次数），图表的涵盖范围从20世纪初的机械设备，一直到今天性能强大的硅基GPU。...图1：以对数刻度绘制的计算成本的指数级发展。 现在，对数刻度图已经成为一种很有价值的工具，节省空间，便于速记。实际上，对于任何随时间陡峭而迅速上升的曲线，都可以利用对数刻度进行方便处理。...那么，有什么有效的方法能够消除对数图表带来的“战略性近视”问题呢？重新回归原来的线性刻度可能会解决一部分问题。 如下图2所示，我利用数据拟合一条指数曲线，然后在Y轴使用线性刻度绘图。...flop一词是指每秒钟的浮点操作数，是衡量计算力的标准量度。 ? 图2：以线性刻度绘制的摩尔定律图表 图2所示为实际的、真正反映摩尔定律的指数曲线。...每条指数曲线都是自相似的，也就是说，未来的曲线形状和过去的曲线形状是一样的。在下方的图3中再次采用线性刻度绘制了摩尔定律的指数曲线，但不同的是，图3是以2028年的视角绘制的。

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万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图 本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。...当前工作流程 最后，我决定使用Pandas本地绘图进行快速检查，并使用Seaborn绘制要在报告和演示中使用的图表（视觉效果很重要）。 2. 分布的重要性 ?...左图：2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算；右图：五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系 绘制二元分布 每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系，总是用到某种形式的散点图和分布评估...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...按大洲划分的生活阶梯直方图 FacetGrid— 带注释的KDE图 还可以向网格中的每个图表添加特定的注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制的垂直线相加（代码如下）。 ?

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商业数据分析比赛实战，内附项目代码

下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制的部分图表： 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理：清洗、过滤 数据分析：公司 数据分析：人员...数据分析：投资 最值得投资的公司：公司估值 vs 注册资金 投资活力指数计算 图表：投资活力指数 数据预处理 # 先让我们建立一下开发环境。...# 如果我们使用 bar 绘制这个图表, 中文字符会比较难以查看 按时间查看企业总数增长趋势 # 按时间查看企业总数增长趋势 df_gs. groupby(df_gs. index. year) ....AxesSubplot at 0x7fbfe0bf07f0> 本项目第一次使用分组聚合计算, 在这里详细讲解一下 分组: groupby 按年度分组 聚合: count 企业名称计数 请思考为什么用企业名称而不是用其他列来计数...T 是一对难兄难弟，常常在一起使用 绘制图表， 展示注册资本随时间变化规律 Out[33] : <matplotlib. axes. _subplots.

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数据剑舞，图表如潮！Matplotlib傲视数据可视化江湖

它提供了多种绘图样式和功能，使开发人员能够创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。...数据分析和探索：通过Matplotlib，用户可以将数据以各种不同的图表形式展示出来，比如折线图、柱状图、散点图、饼图等，帮助用户更直观地了解数据特征、趋势和关联。...当然，并不是说Matplotlib只能用在这些领域，一切关于绘制2D图表的领域都可以使用Matplotlib，没有任何限制。...显示图表 plt.show() 运行以上代码，可以生成以下的图表： 这是一个最简单的Matplotlib使用示例，当然Matplotlib还支持更多更复杂数据集的图形绘制方式，但是不管多么复杂的图形绘制...之间的100个点 y = np.exp(x) # 计算指数函数值 # 绘制指数函数的曲线图 plt.plot(x, y, label='y = e^x', color='b') # 添加标题和标签

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Tableau可视化之多变折线图

很多可视化工具的默认图表形式就是折线图，通过将一系列变化的数据绘制成折线，可以直观看出相对大小和变化趋势。...以上是筛选了国内10个大城市的历年平均销售额，并进行排名后绘制的一组图表。虽然美其名曰凹凸图，但其本质上可以看成是折线图：只不过连线的数据不再是其数值，而变成了在子类间的排名数据。...这一次，我们不再使用各子类间的排序作为折线数据，类似于应用商店对APP进行打分，将子类数据根据其大小关系量化成一个0-5之间的指数，那么将会得到一组分布在0-5之间的数据。...以指数为半径、指标类型为角度，求解坐标 在获得要绘制的目标点X、Y坐标后，后续操作就是常规的折线图绘制。...显示多个区域的多个指标对比 最后需要指出的是，虽然Tableau制作图表一向比较快捷美观，但在制作雷达图方面却反倒不如Excel来的直接。Excel在得到指标数据后，可一键绘制雷达图。 ?

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在Python中用Seaborn美化图表的3个示例

在下面，我将讨论Seaborn以及为什么我相对于其他第三方库更喜欢它。我还将给出我经常使用的3张图表。 ?...最重要的是，研究人员通常需要花费大量时间来绘制分布图，如果不能轻松地绘制分布图，则您的绘制程序包实际上是多余的。...图2：两个随机变量的联合分布 我在研究和文章中都使用了这种图，因为它使我能够将单变量动力学（带有内核图）和联合动力学保持在我的思想和观察的最前沿：所有这些都在传达我所经历的思考。...图4：箱形图和晶须图 同时识别和讨论多种功能和模式对于您的研究成功至关重要，因此，我强烈建议您使用此图表。同时，您需要确保将图表定位到您的受众群体！...在上面的文章中，我广泛讨论了为什么对我来说Seaborn是最好的绘图程序包，并给出了我使用的3个图表示例。我坚信以一种容易理解的方式传达信息：文字越少越好！坚持才是关键！

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数据可视化的秘密

然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...即使是如此，我们依然要小心，比如下面两幅图，绘制的是相同的数据(标普500指数)，唯一的差别在于y轴刻度范围。 ? 是否举得第二张图的波动更加剧烈？但两张图是相同的数据！...可见，刻度的范围会影响人们对数据的认知。小的刻度范围会让人觉得数据变化较大(即使数据本身还是一样的数据)。 因此，一个图表是由数据和绘制方法两方面构成的。...图表并不等同于数据，绘制方法有可能会影响人们的主观认识。一个合格数据图表应该尽量客观的反映数据。 (当然，一个熟悉数据可视化原理的人，也可能会利用这些方法故意夸大。这在宣传海报中常常见到。)...2) 数据的信息呈现方式多种多样 我们需要先确定想要绘制的信息维度。比如上面的视频中，六个信息维度得到呈现。而在S&P 500的绘图中，我们只呈现了两个维度的信息，时间和指数。

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数据可视化的秘密

然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...即使是如此，我们依然要小心，比如下面两幅图，绘制的是相同的数据(标普500指数)，唯一的差别在于y轴刻度范围。 ? 是否举得第二张图的波动更加剧烈？但两张图是相同的数据！...可见，刻度的范围会影响人们对数据的认知。小的刻度范围会让人觉得数据变化较大(即使数据本身还是一样的数据)。 因此，一个图表是由数据和绘制方法两方面构成的。...图表并不等同于数据，绘制方法有可能会影响人们的主观认识。一个合格数据图表应该尽量客观的反映数据。 (当然，一个熟悉数据可视化原理的人，也可能会利用这些方法故意夸大。这在宣传海报中常常见到。)...2) 数据的信息呈现方式多种多样 我们需要先确定想要绘制的信息维度。比如上面的视频中，六个信息维度得到呈现。而在S&P 500的绘图中，我们只呈现了两个维度的信息，时间和指数。

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「首席架构师推荐」数值分析软件列表

Numerical-software packages Analytica 是一个广泛使用的专有工具，用于建立和分析数值模型。它是一种基于影响图的声明性和可视化编程语言。...Scilab是一种先进的数值分析软件包，类似于MATLAB或八度。提供了一个完整的GUI和Xcos，可以替代Simulink。...Origin是一种广泛用于制作科学图表的软件包。它自带的C/ c++编译器非常符合ANSI标准。 PAW是CERN开发的一个免费数据分析包。 SPSS，一个用于统计分析的应用程序。...VisSim是一种用于非线性动态系统仿真和基于模型的嵌入式开发的可视化块图语言。它的快速ODE引擎支持复杂大规模模型的实时仿真。高效的定点代码生成器允许瞄准低成本的定点嵌入式处理器。...Yorick是一种解释式编程语言，用于数字、图形绘制和仿真。

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【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

例如，这种图标类型可用于绘制一个金融时间序列的收益和另一个时间序列收益的对比。下面例子中，将使用二维数据集和其他一些数据。 ? ? 直方图 另一种图表类型直方图也常常用于金融收益中。...它是金融应用中的重要图表类型。主要应用plt.hist这个函数。下面显示的是两个数据集的数据在直方图中堆叠。 ? ? 箱形图 另一种实用图表类型是箱形图。...和直方图类似，它可以简洁概述数据集的特性，很容易比较多个数据集。通过下面的例子我们绘制出了这类图表。 ? ? 特殊金融图表 matplotlib还提供了少数精选的特殊金融图表。...这里quotes包含了DAX指数的时间序列数据，包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量： matplotlib.finance的绘制函数能准确理解可能传递的格式和数据集，这里每日的正收益由蓝色的矩形表示...我们可以使用NumPy的meshgrid函数，根据两个1维ndarray对象生成这样的坐标系： ?

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Plotly中绘制三种经典的股票交易图表（含视频讲解）

Plotly中绘制三种经典的 股票交易图表（含视频讲解） 大家好，我是 Lemon 。 背景 股票价格曲线，带可调节的时间条的图怎么绘制？...默认的面积曲线图 在 Plotly 中，可以使用 plotly express 的 area 图来绘制面积曲线图。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 蜡烛图的示意图如下： ? 默认的蜡烛图 在 Plotly 中，可以使用 candlestick 图来绘制蜡烛图。...在绘制股票曲线时经常会遇到这类问题，我们需要绘制的图形只包含交易日，这样的图表才是符合实际情况的。因此，我们需要在 Plotly 中也实现这个功能。...默认的OHLC图 在 Plotly 中，可以使用 ohlc 图来绘制蜡烛图。

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在模仿中精进数据可视化08：哪个省份的学子是熬夜冠军？

❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 大家好~热衷于钻研复刻优秀数据可视化作品的费老师我，最近的业余时间主要沉迷于撰写...~ 2 复刻过程 2.1 拆解主要视觉元素 其实这幅作品有些类似于我们这个系列文章开篇那一期「贝壳研究院」的图，都是以半边扇形为主体构图元素，在极坐标中对数据进行一系列表达，而今天的案例我们构建扇形图表选择的是...按照惯例，我们先来“肢解”一下这幅图的主要构图元素： 「多子图组合」 这幅作品中主要可以分为「主体扇形」子图和右下角略微“出墙来”的「点缀扇形」子图构成，我们可以使用plt.subplots()创建底层画板之后...」，第三个参数为「填充终点半径值」，白色交界线直接使用plot()绘制直线即可； 「极坐标柱状图与中央虚线」 在上述构建的交替底色的基础上，我们继续来将每个地区的数值映射为极坐标柱状图的柱体高度，注意，...“脚手架”（坐标轴线）的效果，你就会更加清楚我的构图逻辑了： 图5 完整代码如下，如有疑问欢迎在评论区与我进行交流： # 生成每份子扇形区域的两边夹角 # 这里[::-1]是为了迎合matplotlib

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【学习】数据可视化的秘密和数据绘图的要素

然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。...即使是如此，我们依然要小心，比如下面两幅图，绘制的是相同的数据(标普500指数)，唯一的差别在于y轴刻度范围。 ? 是否举得第二张图的波动更加剧烈？但两张图是相同的数据！...可见，刻度的范围会影响人们对数据的认知。小的刻度范围会让人觉得数据变化较大(即使数据本身还是一样的数据)。 因此，一个图表是由数据和绘制方法两方面构成的。...图表并不等同于数据，绘制方法有可能会影响人们的主观认识。一个合格数据图表应该尽量客观的反映数据。(当然，一个熟悉数据可视化原理的人，也可能会利用这些方法故意夸大。这在宣传海报中常常见到。)...2) 数据的信息呈现方式多种多样 我们需要先确定想要绘制的信息维度。比如上面的视频中，六个信息维度得到呈现。而在S&P 500的绘图中，我们只呈现了两个维度的信息，时间和指数。

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