","CDS"] # 标签 colors = ["#FFDD55","#EE7700","#99FF99","#5599FF","#FF77FF"] # 对应的颜色 # 用于设置legend的字体和大小...my_autopct(pct): total = sum(values) val = int(round(pct*total/100.0)) # 同时显示数值和占比的饼图...return '{p:.2f}% ({v:d})'.format(p=pct,v=val) return my_autopct #做出三个pie图，最后一个用作中间的空心 pie...pie_wedge.set_edgecolor('gray') for pie_wedge in pie_2[0]: pie_wedge.set_edgecolor('gray') # 设置legend的位置和字体...ax.set(aspect="equal") plt.show() 生成图： ?
在matplotlib中pie()不单可以绘制饼图，还可以绘制圆环图（donut）。圆环图可以看成饼图的变种，matplotlib没有提供专门绘制圆环图的接口。...下面通过三个案例简单说明圆环图、二层圆环图、三层圆环图（旭日图）的制作方法。...案例：简易圆环图 通过案例可知，圆环图与饼图的实现相比，仅多了参数wedgeprops={'width': 0.5}。...案例：二层圆环图 多层圆环图一般用于展示分组数据。..., wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w')) plt.title('双层圆环图') plt.show() 案例：三层圆环图（旭日图） 本案例需要展示的数据为三层嵌套列表
对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。...接下来做简单描述，然后进入圆环图的学习。 数据介绍 用一个非常简单的数据进行可视化，两个变量：group，value。...接下来介绍圆环图的各种方式绘制（圆环图和饼图的意义其实差不多，都是给出各数据的比重，只不过，圆环图中间少了一块，变成环状）。主要有两个包：ggpubr包（推荐使用）与ggplot2包。...ggpubr包绘制圆环图 ? 利用该包中的ggdonutchart(）可非常方便的绘制环状图，数据还是使用前面的数据。...ggplot2包绘制圆环图 在[R可视乎|饼图]中ggplot2包绘制饼图的基础上，只要再加一条代码即可完成：xlim(c(0, 5))，即将x轴范围控制在0-5。
注：PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于...绘制的饼图效果是这样的： ? 没有安装PyEcharts的，先安装PyEcharts： ? 安装好PyEcharts之后，就可以将需要使用的模块进行导入： ? 先定义或导入数据： ?...然后将数据处理成PyEcharts所要求的格式： 接下来就可以绘制饼图了： ? 那么圆环图该怎么绘制呢？其实很简单只要在绘制饼图的代码上加一行代码就行了 ? 绘制的圆环图效果是这样的： ?...只要在add()中添加饼图半径的设置：radius=[“50%”, “70%”] 数组的第一项是内半径，第二项是外半径，默认设置成百分比，这两个参数大家自己多设置下不同的比例大小就知道如何使用了。
圆环图必须有8个切片，每个切片的颜色必须与工作表中的值对应，如下图1所示。 ? 图1 每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。...然后，插入一个圆环图，如下图3所示。可以看到，“切片”列和“颜色”列用于类别和标签，而“一”列用于圆环切片值。图例中显示了类别标签，圆环切片大小相同，均为圆环周长的1/24。 ?...图3 双击圆环切片，打开“设置数据系列格式”窗格，将“系列选项”中的“圆环图内径大小”由默认的75%修改为50%。单击图表右侧上方的加号，选取“数据标签”复选框。...同样，填充黄色和绿色切片。结果如下图7所示。 ? 图7 在更改图表数据源之前，必须应用“属性采用图表数据点”技巧。...图8 取消选取“属性采用当前工作簿的图表数据点”前的复选框，如下图9所示。 ? 图9 目前的图表已完全格式化了，我们只需要创建公式来根据上方数据显示和隐藏切片。
本文以一个简单的示例讲解如何绘制如下图1所示的多级圆环图。 图1 上图1中，有两个起始角度，为此，使用了次坐标轴。...图2 选择单元格区域A1:D9，单击功能区“插入”选项卡“图表”中的“圆环图”，得到的图表如下图3所示。 图3 选择圆环系列，单击鼠标右键，选择“更改图表类型”命令。...在“更改图表类型”对话框中，将系列1和系列2设置成次坐标轴，如下图4所示。 图4 现在的图表如下图5所示。...图5 我们看到，图表中只显示了两个系列，我们需要进行一些设置和调整，使图表的3个系列显示完整。...图8 同样，将系列1和系列2的内径大小调整为50%。然后，删除图表标题和图例，即可得到上图1所示的图表。
导语 GUIDE ╲ 许多数据的可视化形式都是对称的，例如箱型图、散点图、小提琴图等。由于显示信息的空间有限，可以通过将几何图形切成两半并添加其他几何图形来更好地利用空间。...简介 在2018年发表在nature上的一篇文章中使用了这样的绘图形式，结合了箱型图和散点图，去更好的展示数据的分布，作为ggplot2的补充包之一，gghalves包的geom_half_boxplot...，geom_half_violin等函数可以在其基础上绘制一半的图，并且将其拼凑起来，也就是我们今天要介绍的：half-half plot....##位置调整，可以是字符串，默认为"dodge" position = "dodge", ##画半小提琴图的一侧...因为简单的dotplot函数不支持样本具有多个因素的分类，会导致两种类型的图重叠，例子如下： ###定义一个数据集，每个样本有genotype分类和性别分类 df <- data.frame(score
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。...该图显示了集合中的 12 辆汽车： 背景中的气缸。4、6 和 8 缸的浅色、中色和深色。 用蓝色标出每辆车每加仑的里数。 这篇文章是逐步展示如何将所需的元素添加到圆形图中。...它基本上会检查您想要绘制多少个变量并为 x 和 y 值绘制正弦曲线。...创建 x、xend、y 和yend 数据点以绘制其间的线段。
文章目录 一、进阶绘图展示 二、对数图 1、logspace 函数 2、semilogx 函数 3、semilogy 函数 4、loglog 函数 5、代码示例 一、进阶绘图展示 ---- 二、对数图...2、semilogx 函数 semilogx 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/semilogx.html semilogx 函数绘制半对数图...3、semilogy 函数 semilogy 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/loglog.html semilogy 函数绘制半对数刻度图...4、loglog 函数 loglog 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/semilogy.html loglog 函数绘制双对数刻度图
圆环图与饼图类似，也是反映各个部分的占比情况，看各种类型的数据与整体之间的关系。下面将展示一下在R与python中的实现方法。...image 现在还是不太好看，最后把xy轴的刻度和xy轴的的标题去掉： p + theme(axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank...image 2. python的实现 (matplotlib.pyplot) python将用matplotlib中的pyplot画出两个pie图来实现。...","CDS"] # 标签 colors = ["#FFDD55","#EE7700","#99FF99","#5599FF","#FF77FF"] # 对应的颜色 # 用于设置legend的字体和大小...pie_wedge.set_edgecolor('gray') for pie_wedge in pie_2[0]: pie_wedge.set_edgecolor('gray') # 设置legend的位置和字体
问题描述： 图着色问题描述以及使用贪心算法进行图着色的源码见：Python使用两种贪心策略对无向图顶点进行着色 回溯法参考代码： 运行结果：
圆环图是饼图的演化，可视化更美观，效果更佳，简单易懂。第一张图我们很容易看到某地区近6年能源消耗分布情况。 那么，如果通过Tableau数据分析工具制造环形图呢？...利用双轴且同步轴的方法将两个饼图合并，并将图的中心定位到工作表中间位置 右键左侧坐标轴-编辑轴，修改范围为0.7-1.2（具体自己可以调整），并调整饼图大小： 4.制作圆环孔 通过对两个记录数的大小和颜色设置...，创建圆环孔，实现圆环图。...对于标记选项卡中的第一个 “平均值（记录数）”，通过拖动 “大小” 里的滑块来修改圆环图外圆的大小。...删除标记选项卡中的第二个 “平均值（记录数）”中的“日期”和“总和（能耗总量）” 然后再通过修改第二个 “平均值（记录数）” 中的颜色（颜色调整为白色）、大小和角度来挖出圆环孔。
QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。...图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分布（x坐标）的相同分位数。因此，这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线。如果两个分布相似，则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。...PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图，用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。...由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值....用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息. scipy 画Q-Q图 例子：#qq图 fig = plt.figure() res = stats.probplot(train['SalePrice']
多组维度不一样长的箱体图的画法 clear;clc; load('speed_1_1.mat') load('speed_1_2.mat') load('speed_2_1.mat') load('speed
Q-Q图和P-P图原理 对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。...他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。 Q-Q图：一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法。...图中的点（x,y)对应的是第一个分布的分位数和第二个分布相同的分位数。...P-P图：是根据变量的累积比例与指定分布的累计比例之间的关系绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布，当符合是，图中各点近似的呈现一条直线。...P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验的方法存在差异。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.05743 之前的文章中有讲到GCN可以用作图的节点分类，并且给出了代码实现，具体可以参考：ICLR 2017 | GCN：基于图卷积网络的半监督分类以及...GCN通过图卷积层集成节点、节点特征以及图拓扑关系来生成节点的状态向量，进而将其应用于节点分类等具体任务。...鉴于此，本文作者提出了新的基于GCN的半监督节点分类器：ML-GCN。具体来讲，ML-GCN首先使用GCN来嵌入节点特征和图形拓扑信息。然后随机生成一个标签矩阵，其中每一行(即标签向量)代表一种标签。...1.1 GCN原理 给定一个无向图 图片 ，其中 图片 ， 图片 和 图片 分别表示带标签的节点和不带标签的节点， 图片 表示节点数目，在半监督学习中，一般不带标签的节点为大多数，我们的任务是推导出这些节点的标签...因此，它可能会丢失关于多标签图数据集的一些信息。 为了解决上述问题，本文提出了一个新的基于GCN的多标签节点分类模型ML-GCN。 2.
而且，这里不对信息做任何主题或者领域的限制，因此图模型能以简洁的形式对复杂知识信息进行良好的建模和融合。 高效的关联发现与分析 图做关联分析的高效性来源于其本身对关联的存储与顶点的低冗余度。...1.4 图系统的三大类功能 目前图技术的应用主要通过三个技术点的支撑来实现，分别是图查询、图计算和图表示学习。...2.1 多阶邻居查询 同某个顶点v有关联边的所有顶点均为v的邻居，如图所示，以中心红色顶点v为源顶点，绿色顶点为v的邻居，也称为一阶邻居；绿色顶点的邻居集合里，去除v自身以及所有绿色顶点，剩下的顶点称为...即导出子图是给定点集子集的情况下，边集最大的子图。从数据的角度来说，给定一个顶点集，其导出子图能描述顶点集在原图上的所有的关联关系。...以推理为例，给定四个顶点“吴健雄”，“袁家骝”，“袁克文”，“袁世凯“以及他们之间的关系：“吴健雄”与“袁家骝”的夫妻关系以及袁氏三父子的关系，知识图谱大致能基于规则推导出“吴健雄”和“袁世凯”的孙媳妇的关系
问题描述： 给定无向图邻接矩阵，求解顶点着色方案数量以及所有着色方案，要求使用最少的颜色。 参考代码： 运行结果：
前面在 所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，我们发现了绝大部分癌症都有MKI67和TOP2A这样的细胞增殖通路相关基因的高表达，最后的gsea分析结果里面展示的通路包括： 2.4 Replication and...对初学者来说， 跳过了大量细节，所以跟这个教程会比较吃力，有粉丝就提问了希望可以对这些通路在在具体的癌症里面细化展示，比如绘制gsea图，热图和火山图。...enrichmentScore > 0.5,];up_kegg$group=1 save(up_kegg,kk,file = 'up_kegg.by.gsea.Rdata') 首先批量针对每个通路绘制gsea图：..., gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制热图，...','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制火山图，
一个案例，告诉你如何灵活的运用ggplot2来制作花样繁多的信息图！ 虽然ggplot2的内置图层只有屈指可数的几十个，可是图表组合之后的可能性是无限的。...实际上还是万变不离其宗，就如同使用Excel模仿复杂图表一样，再复杂的图表也是有不同的元素和模块组合起来的，只要能够用心去拆解，都可以找到行之有效的方法。...如同庖丁解牛，只要洞悉骨架和经脉，才能随心所欲的下刀。 ?...axis.title=element_blank(), legend.position=c(.95,.75), legend.key.size =unit(.8,'cm'), ) 以上可以制作出原始案例的外围圆环图...element_blank(), axis.text=element_blank(), axis.title=element_blank(), legend.position="none" ) 以上可以做出内侧小圆环图
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