这个对象有四个属性，其中hobbies是一个数组，friends也是一个数组，而friends数组中的每个元素又都是一个对象。 遍历JSON就是按顺序访问其中的每个元素或属性，并进行处理。...● 分析或处理信息：我们可以对嵌套结构的JSON中的特定信息进行分析或处理，比如计算Alice和Bob有多少共同爱好，或者按年龄排序所有人等。...下面通过一段代码演示如何遍历JSON，提取所有的网站链接，并对zip文件使用爬虫代理IP下载： # 导入需要的模块 import json import requests # 定义爬虫代理加强版的用户名...，用于遍历json数据，提取所有的链接，并将链接中.zip后缀的文件使用代理IP进行下载 def extract_and_download_links(data): # 如果数据是字典类型，遍历其键值对...JSON进行遍历可以帮助我们更好地理解和利用其中包含的数据，并且提供了更多可能性和灵活性来满足不同场景下的需求。
这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。 本文和大家一起学习如何使用 GeoPandas有效地可视化地理空间数据。...虽然GeoDataFrame可以有多个GeoSeries列，但其中只有一个是活动几何图形，即所有几何操作都在该列上。 在下一节中，我们将一起学习如何使用一些常见的函数，如边界、质心和最重要的绘图方法。...开始绘图 显示一个简单的世界地图 - 只有边界的地图 作为第一步，我们绘制基本地图——只有边界的世界。在接下来的步骤中，将为我们感兴趣的国家/地区着色。...国家参加的学科越多，颜色越深，反之亦然。等值线图为与数据变量相关的区域/多边形着色。...对未参加的国家进行着色 绘制missing_kwds 现在，哪些没有参加的国家呢？所有没有阴影（即白色）的国家都是没有参加的国家。但是我们通过将这些国家/地区涂成灰色来使这一点更加明显。
本文中的uHD脑电图系统由图1a中的小黑圈和图1b，c中的填充小黑圆圈表示。使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。...我们采用平均去除法进行基线去除，并对0.5~40Hz的数据进行时域变换。用标记“1”分为“试验×通道×时间样本”格式。...第四，通过减去各自的均值，通过每个时间样本的平方计算功率，并计算随时间变化的平均功率来计算每个通道的平均功率。第五，对平均信道功率进行对数变换以提高高斯性和z变换。...计算并绘制了每个通道的平均值，如图5b中的SSEP迹线所示。图3中的图显示了从MNS到对象S1右手的SSEP迹线。...表 2 所有受试者前后电极分类电极的SEEP潜伏期 表2记录了峰值检测方法分类为Ant和Pst的通道的SSEP延迟，该表以ms为单位显示了每位受试者的平均值和标准差，其中包含第一个正（1st P）和第二个负
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例将创建合成的聚类数据集，然后创建输入数据的散点图，其中点由类标签（理想化的群集）着色...使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图 6.DBSCAN DBSCAN 聚类（其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序）涉及在域中寻找高密度区域，并将其周围的特征空间区域扩展为群集...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快
图16-3显示了生成的图形。 16.1.8 再绘制一个数据系列 图16-3所示的改进后的图表显示了大量意义深远的数据，但我们可以在其中再添加最低气温 数据，使其更有用。...接下来，我们从每行的第4列（row[3]） 提取每天的最低气温，并存储它们（见2）。在3处，我们添加了一个对plot()的调用，以使用蓝 色绘制最低气温。最后，我们修改了标题（见4）。...图16-4显示了这样绘制出来的图表。 16.1.9 给图表区域着色 添加两个数据系列后，我们就可以了解每天的气温范围了。下面来给这个图表做最后的修饰， 通过着色来呈现每天的气温范围。...为此，我们将使用方法fill_between()，它接受一个x值系列和 两个y值系列，并填充两个y值系列之间的空间： highs_lows.py --snip-- # 根据数据绘制图形 fig...图16-5显示了最高气温和最低气温之 间的区域被填充的图表。 通过着色，让两个数据集之间的区域显而易见。
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...，其中点由类标签（理想化的群集）着色。...图：使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图 3.4 DBSCAN DBSCAN 聚类（其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序）涉及在域中寻找高密度区域，并将其周围的特征空间区域扩展为群集...图：使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 3.6 Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例将创建合成的聚类数据集，然后创建输入数据的散点图，其中点由类标签（理想化的群集）着色。...使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图 6.DBSCAN DBSCAN 聚类（其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序）涉及在域中寻找高密度区域，并将其周围的特征空间区域扩展为群集...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快
用命令行使用Systrace Android 提供一个python脚本文件 systrace.py，它位于Android SDK 目录 /tools/systrace 中，我们可以执行以下命令来使用Systrace...TraceCompat类对Trace类进行了封装，只会在Android4.3及以上版本才会使用Trace类，其中beginSection方法和endSection方法之间的代码会被追踪，endSection...Alert区域 首先来看Alert区域，这一区域会标记处性能有问题的点，单击叹号图标就可以查看某一个Alert的问题描述，如下所示。 ?...Systrace会给出应用中的Frames分析，每一帧就是一个F圆圈，F圆圈有三种颜色，其中绿色表示Frame渲染流畅，黄色和红色则代表渲染时间超过了16.6ms，其中红的更严重些。...Alerts会给出Alert类型，以及出现的次数。有了这些总体的分析，方便开发者对该时间段的绘制性能有一个整体的大概了解，便于进行下一步分析。
Step3：线性判别分析（LDA）对biomarker进行评估差异显著的物种的影响力（即LDA score），最终获得biomarker。第三步：基于第二大步的数据，绘制各种图片。...展现不同组中丰度有显著差异的物种，柱状图的长度代表显著差异物种的影响大小； 进化分支图： 由内至外辐射的圆圈代表了由门至属（或种）的分类级别。...在不同分类级别上的每一个小圆圈代表该水平下的一个分类，小圆圈直径大小与相对丰度大小呈正比。...着色原则：无显著差异的物种统一着色为黄色，差异物种 Biomarker跟随组进行着色，红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群，绿色节点表示在绿色组别中起到重要作用的微生物类群，其它圈颜色意义类同...图中英文字母表示的物种名称在右侧图例中进行展示。
聚类还可用作特征工程的类型，其中现有的和新的示例可被映射并标记为属于数据中所标识的群集之一。虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...row_ix, 0], X[row_ix, 1])# 绘制散点图pyplot.show() 运行该示例将创建合成的聚类数据集，然后创建输入数据的散点图，其中点由类标签（理想化的群集）着色。...使用BIRCH聚类确定具有聚类的数据集的散点图 6.DBSCAN DBSCAN 聚类（其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序）涉及在域中寻找高密度区域，并将其周围的特征空间区域扩展为群集...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快
KEGG 核心数据库—— KEGG pathway简介KEGG pathway是以KEGG Orthology (KO) groups为基础绘制的分子相互作用/反应网络图示。...其中KEGG Orthology (KO)为直系同源系统。KO号是基因家族的编号。代表功能已知的基因和他们的同源基因，在不同物种中的编号相同。KEGG 通路图包含了不同的层次，如基因、酶和反应水平。...手动绘制ko - Reference pathway highlighting KO方框所链接内容只对应基因。着色为蓝色。...计算生成KEGG pathway 解读pathway 中的图形对象及其关系方框 - 代表同源基因组（可以包含一个或多个K编码），或者在代谢图中代表反应（由R号码标识）。...圆圈 - 其他分子，通常是由C号码标识的化合物，也包括由G号码标识的糖类。详见下图：图片
这个算法就是绘制直线的基本算法，但是如果每绘制一个像素点都要代入中点到函数里求值的话会很浪费资源，这里利用了像素之间的等距性和函数本身是一个线性函数的特点，对这个计算算法进行了优化。...但是和绘制线段不一样的是，对三角形进行光栅化是为了将其转为片元，那么就需要得到三角形上的纹理坐标，从而表示出各个像素的着色 对三角形内部的点进行着色最常见的方法是使用前面2.7讲到的三角形重心坐标系，按照三角形内的点对应的重心坐标值从三个顶点处取颜色加权融合起来...逐顶点着色。逐顶点着色的效果类似于光线追踪的方法，发生在顶点处理阶段，对每个顶点按照法线，视角，光照，表面进行着色，然后用颜色插值的方式将颜色插值在周边的区域里。...我们常常对片元很大的对象使用逐片元着色以保证表面纹理的效果，而对顶点密集片元很小的区域使用逐顶点着色减少性能消耗又不会太过于影响效果。...MSAA同样在光栅化阶段采样了更大的图像，但是在片元处理阶段，MSAA利用片元着色器对片元深度的计算，对深度值不同的区域进行了超采样着色，深度相同的片元内部保留传统插值的颜色，因而大大减少了片元着色时的消耗
在显卡，内部分为两大区域，一个区域是顶点渲染单元（也叫顶点着色），主要负责描绘图形，也就是建立模型。一个区域是像素渲染管线，主要负责把顶点绘出的图形填上颜色。 ?...顶点着色器 接下来可编程的部分了，定义着色器（Shader）程序。 使用不同的着色器对输入的图元数据执行计算操作，判断它们的位置、颜色，以及其他渲染属性。 首先是顶点着色器。...其中，gl_Position和gl_PointSize就是着色器中的特殊全局变量，它接收输入。 a_Position就是我们定义的一个变量，它是vec4类型的。...; } 其中，gl_FragColor变量就是 OpenGL 最终渲染出来的颜色的全局变量，而u_Color就是我们定义的变量，通过在 Java 层绑定到 u_Color变量并给它赋值，就会传递到 Native...具体代码详情，可以参考我的 Github 项目： https://github.com/glumes/AndroidOpenGLTutorial 小结 使用 OpenGL 进行绘制的原理，也就是按照 GPU
接着上节继续学习，在本章中，你将从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。网上的数据多得难以置信，且大多未经过仔细检查。如果能够对这些数据进行分析，你就能发现别人没有发现的规律和关联。...在本章的后面，我们将使用模块json来访问以JSON格式存储的人口数据，并使用Pygal绘制一幅按国别划分的人口地图。...方法strptime()可接受各种实参，并根据它们来决定如何解读日期。一下列出了其中一些这样的实参： ?...八 再绘制一个数据系列 改进后的图表显示了大量意义深远的数据，但我们可以在其中再添加最低气温数据，使其更有用。...九 给图标区域着色 添加两个数据系列后，我们就可以了解每天的气温范围了。下面来给这个图表做最后的修饰，通过着色来呈现每天的气温范围。
如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。...在文章的最后将能够创建： 洛杉矶县所有星巴克酒店的基本点图 一个等值线图，根据每个星巴克中包含的星巴克数量，在洛杉矶县的邮政编码中加以遮蔽 一个热图这凸显了洛杉矶县星巴克的“热点” 你会需要： Python...然后它会查看geo_path字段引用的GeoJSON ，并找到邮政编码90001及其相关的形状信息，该信息告诉它在地图上为该邮政编码绘制哪种形状。通过这些链接，它具有所有必要的信息。...，它控制每个星巴克商店周围的圆圈大小以及控制圆圈“混合”在一起的模糊程度。...更高的半径意味着任何给定的星巴克影响更广泛的区域，更高的模糊意味着两个相距更远的星巴克仍然可以贡献一个热点。参数由您决定！ 在laHeatmap.html中看到热图的图片。 似乎一切都是红色的。
scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题中生成样本，用于进行回归和分类。 在本教程中，您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。...下面是测试数据集的一些理想属性: 它们可以快速且容易地生成。 它们包含“已知”或“理解”的结果与预测相比较。 它们是随机的，每次生成时都允许对同一个问题进行随机变量的变化。...运行该示例将生成并绘制用于检查的数据集，再次为其指定的类着色。 ? 卫星测试分类问题散的点图 圈分类问题 make_circles()函数会产生一个二分类问题，这个问题会出现在一个同心圆中。...下面的示例将生成100个示例，其中包含一个输入特性和一个输出特性，它的噪声很低。 ? 完整的代码如下。 ? 运行该示例将生成数据，并绘制X和y关系图，由于该关系是线性的，因此非常无趣。 ?...回归测试问题的散点图 延伸 本节列出了一些扩展您可能希望探索的教程的想法。 比较算法 选择一个测试问题，并对问题的算法进行比较，并报告性能。
结果数据集有一个整数 id 字段，它对应于传递给 的原始数据中圆圈的位置。 head(dtg) 现在我们可以绘制布局了。...为了说明这一点，我们首先将所有圆圈放置在边界区域的一个角附近。 lLayout(dt.nt) 接下来我们使用 ggplot 显示初始和最终布局。...# 获取初始布局的顶点数据，其中大小是区域 dgil - ciLocs(dt., sieye = "area") # 获取函数返回的布局的顶点数据 # 尺寸是半径 a..i <- ciaoees(rlyout...参数，以在布局算法的每次迭代中对圆的移动进行额外控制。...为了说明这一点，我们将从更早使用的数据集中选择几个圆圈，将它们放大并通过将它们的权重设置为 0.0 来固定它们的位置。
p=24896 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。...映射您的数据和绘图需求，使其最终成为圆环。作为一个额外的好处，我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要，因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。 我在示例中使用了 mtcars 数据。...要绘制圆圈，我将使用带有填充选项的 circle。...但是为了简单地将所有轴文本和轴标签设置为blank，我构建了一个可以使用 text 绘制的数据框。...在这里，您提出了您要为其着色的因子变量。当然，您还可以更改代码以根据变量更改每个条的“高度”。
OpenGL ES则不同，它是以绘制区域的中心为原点，同时它的坐标范围是-1.0 ~ 1.0。也就是说它的坐标都是基于可绘制区域进行比例换算。并不是真正的值。...例如以二维空间来定义 同时还存在绘制顺序，所谓的绘制顺序也是以三角形为基础，通过三角形的三个顶点进行环绕绘制。默认是以逆时针进行绘制。...为了对反面不做无用的绘制，可以使用OpenGL的面剔除操作，该操作允许渲染管道忽略形状的反面，这样就可以节约时间与内存并缩短处理周期。 那么这里的正面就是沿逆时针绘制的面。...我们将定义的a_Position赋值给gl_Position，这样GL程序就会使用定义的顶点数据进行渲染。...，在GL程序中，如果要获取其中的变量，我们并不是直接拿到这个变量的本身，而是通过拿到它在GL中对应的位置索引，然后通过位置索引进行变量操作。
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