seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据,其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显,特别是在订购数据并且存在聚类时。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比时,colorbar不统一,影响对比分析)
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值,然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色,就形成了热图。对于热图而言,通常我们还需要画出对应的图例,图例通过colorbar方法来实现,代码如下
在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后,有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程,这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列,具体为真实值和使用三个模型计算的预测值)。
[Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#aesthetics-tutorial
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
这样的线路只有写代码的人才能看的懂无法直观的表达出来,让其它同事看的不清晰,所以考虑怎样直观的把线路图画出来。
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图:
河流图能够动态的直观的反映出多个指标随着时序的变化而变化。其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表,后文会继续讲解;seaborn中也提供了类似的river图,不过效果不是很理想;matplotlib中提供了stackplot图表,baseline要指定为“wiggle”,不过是点与点的直线,比较生硬;后查询了很多材料,需要通过scipy的spline进行插值法处理,经过几天的反复测试,今天终于完全搞定了。
python的热力图是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性 #encoding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import axes import pylab pylab.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#防止中文乱码 pylab.mp
通过Heatmap热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现,最终效果一般优于离散点的直接显示,可以很直观地展现空间数据的发展趋势、疏密程度、频率高低。但也由于很直观,热图在数据表现的准确性并不能保证。
在往期推文中,我们曾利用nc地形数据、tif地形数据及png非矢量图等绘制过研究区域DEM地形图,在此不再累述,请感兴趣者在往期推文中自行检索源代码(无脑替换数据即可)。本文则是从全局1分钟网格中以ASCII XYZ格式提取DEM地形数据并绘图:
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2
学习气象少不了与等值线 (contour line; isoline) 打交道。proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础,可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。下面介绍一个简单的绘制气温的例子:
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。
这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数,所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。
Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观。
关于双偏振雷达数据处理和可视化之前在github发过matlab版的程序,以前的推送也专门说过气象数据处理:气象雷达数据II。之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART,相较于之前发布的matlab程序而言,整体的设计都要好太多,所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。
今天就给大家推荐一个非常好用的可视化工具包-「pyCirclize」,该软件包是为了在Python中轻松、精美地绘制圆形图形(例如Circos Plot和Chord Diagment)。此外,pyCirclize还实现了生物信息学领域有用的基因组和系统发育树可视化方法。详解介绍如下:
在matplotlib和cartopy中,其常见的绘图命令,若是带有颜色映射的collection(s)类,则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。
要想使用python绘制一般二维的空间数据可视化,Basemap这个库就不得不提,虽将不再进行维护,但其较完整的绘图体系,对绝大多数的地理空间数据可视化绘制已足够满足需求,下面,将结合实例对Python-Basemap的常用设置进行讲解。
原文链接:https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203
某憨憨用的matlab,不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件,我对你很无语……
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。
此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值,但是这些库基本完全是用Python编写,其性能无法满足需求。
“ 3D体素(voxel)色温图常用于在三维坐标系下做数据分析和展示,本文从0开始代码演示其绘制实现.”
HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式,比如MODIS,OMI,LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。
本节提要:colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
seaborn.clustermap(data, pivot_kws=None, method='average', metric='euclidean', z_score=None, standard_scale=None, figsize=(10, 10), cbar_kws=None, row_cluster=True, col_cluster=True, row_linkage=None, col_linkage=None, row_colors=None, col_colors=None, mask=None, dendrogram_ratio=0.2, colors_ratio=0.03, cbar_pos=(0.02, 0.8, 0.05, 0.18), tree_kws=None, **kwargs)
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素,可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析,本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。
本文介绍了Nilearn库中的功能连接体,以及如何从功能连接体中提取时间序列,用于建立功能连接体。功能连接体是反映大脑区域之间功能连接的图谱。在Nilearn中,可以通过加载预处理过的功能连接体,以及应用基于功能连接体的分类器来提取时间序列。此外,还介绍了如何基于功能连接体可视化和分析脑功能连接体。
首先,将别人论文中的colormap截图之后,拖到windows自带的画图工具中,选择吸管工具,然后点击其中一个颜色,(这里以图中的蓝色为例),再点击吸管工具,点到颜色上,然后再点击编辑工具,查看对应的RGB。
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图,支持简单的 3D 图形,包括曲面、线框、散点图和条形图。
https://blog.wenwuhulian.com/zb_users/upload/2021/01/202101241611473765588139.html
本节提要:关于一些不常见的colorbar的仿制:弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
1995年,James Kennedy和Russell Eberhart受到鸟群觅食行为的规律性启发,提出了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 。
科研工作中我们经常需要把每两个变量之间的关系计算, 然后可以得到一个相关矩阵。 如果两个变量的变化趋势一样, 那么这个值就会大于零, 表明连个变量正相关,值越大代表相关性越强。 相反的话,如果两个变量的变化趋势相反, 这个值就会小于零。我们经常需要关注这个值,是因为在许多机器学习算法中,强相关的变量会导致算法能力下降。
原文链接:https://tensorflow-plot.readthedocs.io/en/latest/api/index.html
在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法:
强对流活动通常会伴随降水、降雹和龙卷风等现象,气象雷达常用于探测上述天气现象,并可以根据雷达观测数据采用外推等方法进行短临预报。
上代码读入一个二进制bin数据文件1.08GB的一部分,数据格式为无包头、小端模式、16位编码的频谱数据dpi=1320,生成名称为filename.png的图片
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