在绘制柱状图或者折线图时，如果能够高亮显示图表中的最大值，将会使图表更好地呈现数据，如下图1所示，表示西区的柱状颜色与其他不同，因为其代表的数值最大。 ?...图1 下面我们来绘制这个简单的图表，示例数据如下图2所示。 ? 图2 选择数据表，单击功能区“插入”选项卡中“图表”组中的“簇状柱形图”，得到如下图3所示的图表。 ?...图3 下面，添加一个额外的系列数据，代表想要高亮显示的值。在数据表右侧添加一列，并输入公式： =IF([销售额]=MAX([销售额]),[销售额],NA()) 结果如下图4所示。 ?...图4 可以看到图表中添加了一个新系列，现在需要将这两个系列重叠起来。 选择图表系列，按Ctrl+1组合键调出“设置数据系列格式”界面，将系列重叠设置为100%，如下图5所示。 ?...图5 至此，高亮显示图表中的最大值达成。超级简单！
方法与步骤 设置好图表之后，右键点击图表→“选择数据(源)”，在系列一、系列二的地方点击并编辑： 弹出的窗口中，在系列名称处输入名称即可添加或修改：
PCA，也就是主成分分析方法，是一种使用最为广泛的数据降维算法。鉴于它的广泛适用性，值得写一篇文章来探讨PCA的应用。...主要内容有： (1)使用PCA对数据的要求 (2)Sklearn中PCA的关键参数设置 (3)Sklearn中PCA的几个重要属性 (4)如何利用PCA数据绘制CCA图 本次实例使用的数据为云南省各市16...1 PCA对数据的要求 一般来说，在机器学习范畴(PCA也是属于无监督学习算法一种)，数据要求符合高斯分布(正态分布)且高信噪比。在笔者日常使用中，一般只关注将数据变换成正态分布即可。...常用的解决方案是z标准化，在python中实现的代码如下： from sklearn import preprocessing #导入所需的方法 scaler = preprocessing.StandardScaler...上图是根据标准化后的数据对各变量绘制的密度曲线，可以发现经过标准化后大部分变量几乎符合正态分布，满足PCA的要求。(注：如何绘制密度曲线，可参考之前发布的文章：绘图合集链接中查询。)
python中Excel图表的绘制 1、饼图将数据画成圆形切片，每个切片代表整个百分比。 切片按顺时针方向画，圆顶0°。...bar_chart.type = 'col' # col垂直、水平柱状图 bar bar_chart.title = 'Bar Chart' bar_chart.style = 10 # 设置颜色，10的对比度最强...category) # 工作页绘制柱状图，并指定位置 ws.add_chart(bar_chart, 'E1') # 保存 wb.save('char_excel_text.xlsx') 以上就是python中Excel...图表的绘制，希望对大家有所帮助。
相信大家都遇到过这种情况 用一组数据作图 可是偏偏就遇到那么一两个特变态的异常值 不信自己感受一下 其中有一个700的特大值 导致整个图表其他数值之间 因为差异相对太小而无法比较 遇到这种情况怎么办呢...当然要拿那只异常值下手 下面告诉大家怎么操作 首先选择图表并单击右键 选择设置数据系列格式 在设置数据系列格式菜单中 选择垂直坐标轴（条形图选择水平坐标轴） 在最大值输入框中输入想要限定的最大值 对于本例而言...异常值是700 其他值最大不超过60 那么我们就设置垂直坐标轴最大值为80 现在图表看起来舒服多了吧 但是别忘了 刚才对坐标轴的最大值动了手脚 所以图表才变得更美观 却丢失了真实性和严谨性 必须告诉图表的读者此图表中存在异常值...那就需要动手制作一个小小的截断标志——双斜杠 怎么做呢 在图形中插入两条直线段填充黑色 调整成倾角为45度的平行线 再插入一个平行四边形填充白色 将刚才制作好的两条斜线对齐平行四边形的上下两条边 将三者全部选中组合...（绘图工具——格式——组合） 将组合形状放到异常值接近顶端的位置 然后再调整并格式化图表其他元素 最后一幅严谨、美观、协调的图表就出炉了 异常值什么的已经很完美的回避并解决了
//设置图形是否不响应和触发鼠标事件，默认false，即响应和触发鼠标事件 silent: false,...利用由系统使用随机函数自动生成的100个元素观察每个元素中3个数值的关系 <!...漏斗图也是常用的BI类图表之一，通过漏斗图或金字塔对各环节业务数据进行比较，不仅能够直观地发现和说明问题，而且可以通过漏斗图分析销售各环节中哪些环节出了问题。.../指定图表的配置项数据。...把图表配置项中的series中的sort的取值由‘descending’改为‘ascending’时，就由漏斗图变为金字塔，如图所示。 前面介绍的标准漏斗图或金字塔，相对比较简单。
今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表 正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值 默认的图表输出虽然能够显示负值 但是负值颜色与正值并没有任何区别 视觉效果大打折扣 今天来教大家怎么处理正负值双色填充的问题...1 互补色填充法吧 激活图表选中数据条 单击右键进入设置数据系列格式菜单 选择第一项：填充 勾选以互补色代表负值选框 此时可以看到下面有两个可以更改的颜色 第一个是图表的默认颜色 第二个是白色（也就是默认的负值互补色...） 图表中现在负值已经变成了白色 我们肯定不希望用白色代表负值颜色 万一背景颜色也是白的话负值直接就消失了 所以要为负值的互补色自定义一种反差比较大的颜色 这里就用红色了 现在图表的正负值分别用不同的颜色标识是不是醒目多了...这是从新组织后的作图数据 然后利用新数据创建堆积柱形图（堆积条形图） 看吧新图表自动把正负值分别填充了不同的颜色 不知道大家看明白了没 其实理念很简单 就是把图表中正值和负值分为两个序列 空白单元格无数值默认为...0 这样做成堆积柱形图或者堆积条形图之后 软件就可以自动为两个序列分别填充不同颜色 因为0值无法显示（每一个数据条本来应该包含两段不同的颜色） 所以看起来好像正负值分别填充了不同的颜色 这种方法的理念在制作图表中将会经常用到
实现一个Echarts图表中饼状图的指示线条，更加直观明确地看到统计效果。 写一个完整的demo： ... // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init...(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据 myChart.setOption({
上午QQ上的某好友问我：如何在excel中插入一张同时带柱状图+折线图的图表？...(类似下面这样) 打开excel2007看了下，默认情况下插入图表时，只允许选择一种类型的图表，好吧，我承认不知道，但是，也许百度知道呢？...别着急，别上火 4、选中图表中的柱状，右击-->更改系列图表类型(Y) 改成折线图 然后继续选中折线，右击-->设置数据系列格式-->设置为"次坐标轴"，你会发现之前漂亮的图表又回来了 5、类似的操作，...添加其它几个省份的"件数"折线图 可能你注意到了：右侧的图例中，有二组相同的省份（一组是柱状图的，一组是折线图的），可以删掉一组 6、最后调整柱状图跟折线的颜色，以便让这二组图的颜色一致 终于，我们得到了一个漂亮的同时带有...“折线”跟“柱状”的图表.
“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！” 1、偏差-方差权衡 这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。...机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。...2、基尼不纯度与熵 Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。...这就是为什么下图 Precision 在结束时有一个波动，而召回始终保持平稳的原因。 4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。...本文中提到的重要概念都可以通过相关的图表进行表示，这些概念是非常重要的，需要我们在看到其第一眼时就知道他的含义，如果你已经对上面的概念都掌握了，那么可以试试说明下图代表了什么： 作者：Anushka
下面是Asp.Net中GridView鼠标滑过的样式改变和单击时候样式改变的代码： //加入鼠标滑过的高亮效果 if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow...)//判定当前的行是否属于datarow类型的行 { //当鼠标放上去的时候 先保存当前行的背景颜色 并给附一颜色 e.Row.Attributes.Add...this.style.backgroundColor;this.style.backgroundColor='yellow',this.style.fontWeight='';"); //当鼠标离开的时候...将背景颜色还原的以前的颜色 e.Row.Attributes.Add("onmouseout", "this.style.backgroundColor=currentcolor...,this.style.fontWeight='';"); } //单击行改变行背景颜色 if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow
引言 时序图表示学习已经引起了学者极大的关注， 因为现实世界中时序图很普遍。...在这项工作中，我们提出了 TREND，一种新的时序图表示学习框架，由时序的事件和节点动态驱动，建立在基于霍克斯过程的图神经网络 (GNN) 之上。...2.5 模型框架 TREND的总体框架如图2所示。首先，在图 2(a) 中，输入时间图经过时序GNN多层聚合，其输出表示用作建模事件和节点动态的输入。...GNN 层聚合了自我信息和历史邻居的信息，这些信息是实现霍克斯过程中条件概率强度的构建元素。接下来，我们对事件动态进行建模以捕捉事件的个体特征，如图 2(b) 所示。...我们将 TREND 与来自三个类别的具有竞争力的基线进行比较， 他们包括：静态方法， 动态方法， 霍克斯过程方法。在表 2 中，我们将 TREND 的性能与主要任务的基线进行了比较。
在添加鼠标单击事件的柱状图代码中，通过on方法绑定鼠标的单击事件（click），鼠标事件包含一个参数params，通过params.name获得用户鼠标单击的数据名称，再通过window.alert方法弹出一个对话框...在包含鼠标单击事件的参数params的柱状图代码中，可以通过调用回调函数，访问鼠标事件的参数params中的基本属性，如params.dataIndex、params.name、params.seriesName...在包含鼠标单击事件的参数params的柱状图代码的基础上增加的新的一段代码， 添加图例选中事件，运行结果如图所示。...在调用dispatchAction循环高亮圆环图的每个扇区的关键代码中主要通过dispatchAction({ type: ’ ’ })触发图表行为。...在代码中，设置了以下行为。 （1）type: ‘highlight’，高亮当前图形。 （2）type: ‘downplay’，取消之前高亮的图形。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
1 背景 近年来，图表示学习逐渐成为数据挖掘研究的热点。主流的图表示学习算法包括传统的网络嵌入方法(如DeepWalk，LINE)和图神经网络(如GCN，GraphSAGE)。...大量的网络嵌入工作已经研究出正节点对采样的良好标准。然而，很少有论文系统地分析或讨论图表示学习中的负采样。 在这篇文章中，作者证明了负采样与正采样一样重要。...同时考虑负采样，可以确定优化目标并减少真实图形数据中估计值的方差。...遍历且静止的马尔可夫链 ? ，这意味着 ? 2.4 马尔可夫链负采样 MCNS的主要想法是应用Metropolis-Hastings算法，对 ? 中的每个节点v从自对比估计分布中采样。...4 总结 作者在文章中从理论上分析了负采样在图表示学习的作用，并得出结论：负采样分布和正采样分布同等重要，并且应与正采样分布正相关且呈次线性相关。
前言 在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。...定义图表的数据 让我们先定义一下要在图表中展现的数据。 我们声明了一个包含标题和步行时间（小时）的 Walk 结构体。...struct Walk { let title: String let duration: Measurement } 我们在数组 works 中存储要在图表中显示的数据...我们收到的值是使用我们在 Plottable 一致性中定义的初始化器创建的，所以在我们的案例中，测量值是以分钟为单位提供的。但我相信对于这个特定的图表，使用小时会更好。...你可以从我们的 GitHub repo 中获得这篇文章中使用的项目的完整 示例代码[4]。
几乎所有的报告都离不开数据图表的应用，但是在图表应用的过程中似乎往往会遇到各种各样的问题。比如词不达意、数据与图形步匹配、图表配色不协调等等。...那下面是我浏览到的一个关于图形运用的测试，非常不错，我就将其贴出与大家分享： 1、下面两个图形中，那个更容易表现Mid-Cap和Small-Cap的市场份额大小，饼图还是条形图？ ?...在文章中，大家最好让表格内字体小于正文1个字号，保持非封闭的表格会有不一样的视角效果，似乎更显专业水准！当然中西文化的差异也可能存在不同观点！...点评：地理信息是可视化的重要表现形式，在数据呈现中不断增加地理信息元素是非常重要的，从事分析的人要有采用地理信息呈现的思维方式，不断提炼，日积月累就会有好的模板了！...，所以在图表中要有能力和用心去修改图表中的每一个元素！
机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。...2、基尼不纯度与熵 Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。...这就是为什么下图 Precision 在结束时有一个波动，而召回始终保持平稳的原因。 4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。...5、弯头曲线（K-Means） 用于K-means算法中最优簇数的选择。 WCSS（簇内平方和）是给定簇中每个点与质心之间的平方距离之和。...本文中提到的重要概念都可以通过相关的图表进行表示，这些概念是非常重要的，需要我们在看到其第一眼时就知道他的含义，如果你已经对上面的概念都掌握了，那么可以试试说明下图代表了什么： 编辑：于腾凯
机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。...2、基尼不纯度与熵 Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。...这就是为什么下图 Precision 在结束时有一个波动，而召回始终保持平稳的原因。 4、ROC曲线 ROC 曲线是显示分类模型在所有分类阈值下的性能的图表。...5、弯头曲线（K-Means） 用于K-means算法中最优簇数的选择。 WCSS（簇内平方和）是给定簇中每个点与质心之间的平方距离之和。...本文中提到的重要概念都可以通过相关的图表进行表示，这些概念是非常重要的，需要我们在看到其第一眼时就知道他的含义，如果你已经对上面的概念都掌握了，那么可以试试说明下图代表了什么： 点「在看」的人都变好看了哦
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