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Python Matplotlib 绘图使用指南 （附代码）

为什么引用库总采用 import matplotlib.pyplot as plt 的方式呢？...绝大多数情况下，Notebook 中都是使用 inline 后台，它可以在 Notebook 中嵌入绘图。另一个选项是 qt 后台，它在侧窗口打中打开 Matplotlib 交互 UI 。...如果不使用 plt.close()，则会显示出空的图形。因为在开始时使用了 inline 命令。 ?...结论：从现在开始，我使用 plt.subpots() 来完成不同的绘图。（如果有人认为这个观点是错误的，请纠正我） 3.matplotlib 图像剖析 ?...8.基本的数据分布 EDA 过程中的必要操作。 ? 9.二维数组的等高线图和颜色网格图 热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ?

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R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda

做PCA的函数有很多，但是一直没有搞清楚他们的差别。正好最近有看到一篇公众号在说这个事情，我顺便也总结一下。 ? 我们在R中输入的数据类型有两类，分别为R mode和Q mode。...其中R mode的数据行数大于列数，是基于变量的分析；Q mode数据列数大于行数，是基于数据的分析。而OTU表一般情况下样本数小于OTU数，属于R mode型数据。 ?...Princomp和prcomp在算法上略有差异。除了分别为特征值分解和奇异值分解外，两者在之前计算协方差的时候标准化的过程存在差异：princomp计算时分母为N，而prcomp分母为N-1。 ?...Rda是vegan包的一个函数，我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单，但是功能强大。只输入OTU表时做PCA，如果再加上环境因子就做RDA。函数的说明文档中没有专门提做PCA时的方法。..., cor = TRUE, scores = TRUE) : 'princomp'只能在单位比变量多的情况下使用 #再次证明了princomp不能用于Q mode型数据。

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    R语言数据分析与挖掘(第六章):主成分分析(2)——案例讲解

    在R中用于完成主成分分析的函数是princomp()，该函数有2种调用方式： 1.公式形式 基本语法为： princomp(formula, data = NULL, subset, na.action...函数princomp()的返回值为-个列表，包括: sdev表示各主成分的标准差; loadings表示载荷矩阵; center表示各指标的样本均值; scale表示各指标的样本标准差; n.obs表示观测样本的个数...，即特征值的开方；Proportion of Variance表示每个主成分的贡献率；Cumulative Proportion表示主成分的累计贡献率，通常情况下，参考该参数的值进行主成分的选择，一般累计贡献率超过...绘图形势选择折线图，碎石图展现的是各主成分没有解释道原始数据的信息情况，折线图越靠近x轴，说明主成分解释原始变量的信息越多。可以看出选择前2个主成分是合理的。...下面利用函数biplot()绘制双坐标图，默认情况下，该函数绘制第一、二主成分样本散点图和原始坐标在第一、二主成分下的方向。 biplot(pr1) ?

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    R 茶话会（一：可恶的for 循环）

    前言 前段时间看到曾老师的推文里面有人循环里无法打印结果到绘图板，问题描述： 这个问题，简单吗？简单。我会吗？我不会。qaq 至少当时思考了一会儿。...这其实也就是上面的图是空的原因：因为通过绘图函数会直接返回一个结果对象，而这个结果对象就类似于我们上面的i，我们希望直接通过输入对象名的方式来获取对象的返回值，然而它并没返回任何的结果。...这也就是为什么我们通过1）tiff 声明了一个空的图形文件，接着希望2）使用该对象直接获得其返回值保存在文件中（然而它的返回值是空的），接着3）关闭画板，保存到文件。...因为根本就没有返回值，也就是说，上面的二步骤是空的，相当于我们创建了一个图形文件，接着保存了个寂寞～QAQ 可是，为什么呢？...这也就是为什么，我们在循环内部直接使用变量，它没有任何的返回结果；而在外部，可以直接通过变量获取对象值。

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    机器学习重要算法-PCA主成分分析

    大家好,很高兴可以和大家一起来继续学习机器学习,这几天时间,我着重研究了下主成分分析法,不过因为其数学推理实在有些过于繁琐和复杂,我也没太搞得太清楚,如果在文章当中出现了什么错误,也请各位多多指教....主成分分析法是机器学习领域中常用的一种算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法....其中formula是没有响应变量的公式,类似于回归分析和方差分析中但是没有响应的变量.data是数据框,类似于回归分析和方差分析. 2:summary函数: summary函数与在回归分析中的用法相同,...首先,我们先用数据框的形式输入数据,用princomp()作为主成分分析,我在书上看到推荐使用相关的矩阵作为主成分分析更加的合理,因此这里选择的参数是cor=TRUE,最后用summary()列出主成分分析的值...好了,这就是这篇文章我想要阐述的一些东西,虽然看起来很简单,但是实际上后边的原理难以搞得一清二楚,接下来一段时间我将要研究主成分分析的一些应用,比如变量分类问题和主成分的回归问题,虽然这是个艰难的过程,

    2.4K90

    R语言 主成分分析PCA（绘图+原理）

    这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征。在 PCA 中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下，新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。...) #方差解释度 iris.pca$sdev #特征值的开方 iris.pca$rotation #特征向量，回归系数 iris.pca$x #样本得分score 2.2 princomp函数 princomp...princomp函数输出有主成份的sd,loading,score,center,scale.prcomp函数使用较为简单，但是不同于常规的求取特征值和特征向量的方法，prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵...loading #特征向量，回归系数 wine.pca$score screenplot(wine.pca) #方差分布图 biplot(wine.pca,scale=F) #碎石图,直接把x与rotation绘图...PCA结果解释 下文引用chentong的内容 prcomp函数会返回主成分的标准差、特征向量和主成分构成的新矩阵。 不同主成分对数据差异的贡献和主成分与原始变量的关系。 1.

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    一行代码实现模型结果可视化

    之前小编给大家推荐过一个支持 R 语言的交互式图形库 Plotly ，不知道大家有没有试试用它画图呢，如果你觉得 Plotly 提供的代码还是有些冗长，那么可以看看今天这个 R 包—— autoplotly...简介 通常情况下，我们更关心的是构建统计模型的过程，而对于可视化模型结果都希望能快速完成。尽管一些包为生成的数据和模型提供默认的可视化。...但是，它们看起来已经过时了，并且在 ggplot2 中使用它们之前，这些组件需要进行额外的转换和清理，当其他人希望在分析中生成类似的图表时，必须复制这些转换步骤。...生成的可视化还可以使用 ggplot2 和 plotly 语法轻松地扩展，同时保持交互的特性。 绘图实战 下面演示下如何使用 autoplotly()函数绘图，首先安装并加载autoplotly包。...install.packages('autoplotly') library(autoplotly) autoplotly()函数适用于 stats 包中的两个基本对象类: prcomp 和 princomp

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    R语言学习路线图-转帖

    除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。 这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...读到这里已经 差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。 3.绘图与可视化 亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。...我想读完下面这几本书你就大致会明白了。 首 先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。该书对应的有一个网站，google之就可以了。...对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前 还没有发出来。...8.附注 出于版权等事宜的考虑，我无法告知你说在“新浪爱问”等地方可以直接免费下载到上面提到的这些书，但是，我想你可以发挥自己的聪明才智去体悟！ 与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。

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    R语言多元分析系列

    注意此结果与princomp函数结果不同，princomp函数返回的是主成分的线性组合系数，而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数，这样就和因子分析的结果意义相一致。...在这种情况下，经典MDS不再有效。Kruskal在1964年提出了一种算法来解决这个问题。在R中MASS包的isoMDS函数可以实现这种算法，另一种流行的算法是由sammon函数实现的。...，用ggplot包进行绘图。...系列之五：聚类分析 聚类分析（Cluster Analysis）是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类...model2=kmeans(data,centers=3,nstart=10) 使用K均值聚类时需要注意，只有在类的平均值被定义的情况下才能使用，还要求事先给出分类个数。

    1.3K60

    R语音与数据挖掘常用的包

    除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。 3绘图与可视化 亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。...我想读完下面这几本书你就大致会明白了。 首先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。该书对应的有一个网站，google之就可以了。...再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With...对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。

    1.8K80

    R语言笔记完整版

    大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...，返回值par是参数最优点值，value是参数的最优点时平方误差值，counts是返回执行输入函数func的次数以及梯度gradient的次数，convergence值为0表示有把握找到最优点，非0值时对应错误...a中元素为NA的下标 na.fail（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty...x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x中每个元素，判断是否在y中存在，TRUE为x，y重共有的元素，Fasle为y中没有。...biplot（x，choices=1:2，scale=1）——画关于主成分的散点图和原坐标在主成分下的方向，x是由princomp（）得到的对象，choices选择主成分，默认为第1、2主成分

    4.5K41

    R语言学习路线和常用数据挖掘包

    除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive andDynamic Graphics for Data Analysis With...对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka: 通过这个接口，可以在R

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    R语言学习路线和常用数据挖掘包

    除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive andDynamic Graphics for Data Analysis With...对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。...scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge,reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka: 通过这个接口，可以在R

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    R语言学习路线和常用数据挖掘包

    除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。 3绘图与可视化 亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。...我想读完下面这几本书你就大致会明白了。 首先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。该书对应的有一个网站，google之就可以了。...对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。..., prop.test, anova, aov 线性混合模型：lme 主成分分析和因子分析：princomp 7、图表 条形图: barplot 饼图: pie 散点图: dotchart 直方图:

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    深入剖析：认识Oracle 中的 NULL 值

    有些人可能会说，既然’’就是 NULL，为什么不能进行 IS ’’的判断呢： 其实从上面的错误信息就可以看到答案。...Oracle 的优化器在确定是否使用索引的时候，第一标准是能否得到一个正确的结果。由于OBJECT_ID 是可以为空的，而索引列不包含为空的记录。...由于索引的存储特性和 IS NOT NULL 访问本身没有冲突，因此，这种情况下很容易通过索引来得到相应的结果。 观点二：判断一个列 IS NULL 不会使用索引。...不过这里只是给人感觉 NULL 值是相等的，而Oracle 在实现 DECODE 函数的时候，仍然是通过 IS NULL 的方式进行的判断。...注意这里说的不会处理 NULL，是指聚集函数会直接忽略 NULL 值记录的存在。除非是聚集函数处理的列中包含的全部记录都是 NULL，这种情况下，上面这些聚集函数会返回 NULL 值。

    2.9K51

    R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

    注意此结果与princomp函数结果不同，princomp函数返回的是主成分的线性组合系数，而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数，这样就和因子分析的结果意义相一致。...在这种情况下，经典MDS不再有效。Kruskal在1964年提出了一种算法来解决这个问题。在R中MASS包的isoMDS函数可以实现这种算法，另一种流行的算法是由sammon函数实现的。...，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类。...可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。 ?...model2=kmeans(data，centers=3，nstart=10) 使用K均值聚类时需要注意，只有在类的平均值被定义的情况下才能使用，还要求事先给出分类个数。

    8.3K90

    从源码角度剖析Android系统EGL及GL线程

    一、OpenGL ES绘图完整流程 首先来看看使用OpenGL ES在手机上绘图的完整流程，这里为什么强调“完整流程”，难道平时用的都是不完整的流程？...这段代码的作用是将渲染环境设置到当前线程，相当于让当前线程拥有了Open GL的绘图能力，为什么做了这步操作，线程就拥有了Open GL的绘图能力？后面会讲解。 接下来就是绘图逻辑了： ?...()这三个回调，而一般情况下，我们使用OpenGL绘图，就是在onDrawFrame()回调里绘制的，完全不用关心“完整流程”中的复杂步骤，这就是前文为什么说“完整流程”相当复杂，而Android系统帮我们把复杂的过程封装好了...至此，得到一个结论，那就是所谓的GL线程和普通线程没有什么本质的区别，它就是一个普通的线程，只不过它按照了OpenGL绘图的完整流程正确地操作了下来，因此它有OpenGL的绘图能力。...答：没有本质区别，只是它按OpenGL的完整绘图流程正确的跑了下来，因而可以用OpenGL绘图 2）texture所占用的空间是跟GL线程绑定的吗？

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