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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

Cufflinks 可以不严谨分解成 DataFrame、Figure 和 iplot,如下图所示: 其中 DataFrame:代表 pandas 数据 Figure:代表可绘制图形,比如 bar...:value} 按数据列标签设置插方法 列表:[value] 对每条轨迹按顺序设置插方法 字符串:具体插方法名称,适用于所有轨迹 具体选项有线性 linear、三次样条 spline、...orientation:字符串格式,用于设置形状排放方式,h 代表水平 v 代表竖直,仅当 kind = bar 或 histogram 或 box 才适用 boxpoints:布尔或字符串格式,用于图中显示数据...annotations:字典格式 {x_point: text},用于点 x_point 上标注 text。 keys:列表格式,指定数据一组列标签用于排序。...values:字符串格式,将数据数据设为饼状图每块面积,仅当 kind = pie 才适用。

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从零开始异世界生信学习 GEO数据数据挖掘--GEO背景知识简介

相关性热图 用来显示哪些样本相似性高 每个色表示两个样本相关性,图片为关于对角线对称 差异基因热图 2.散点图和线图 图片 图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图...图片 图片 线图上边缘和下边缘并不是数据最大和最小 图片 图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态高位和低位。...图很形象分为中心、延伸以及分布状态全部范围。 图中最重要是对相关统计点计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。...绘制步骤: 1、画数轴,度量单位大小和数据单位一致,起点比最小稍小,长度比该数据全距稍长。 2、画一个矩形盒,两端边位置分别对应数据上下四分位数(Q3和Q1)。...相同数据点并列标出在同一数据线位置上,不同数据点标不同数据线位置上。至此一批数据图便绘出了。统计软件绘制图一般没有标出内限和外限。

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数据挖掘知识脉络与资源整理(十)–线图

线图简介 图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料统计图。因形状如箱子而得名。各种领域也经常被使用,常见于品质管理。"...盒式图"或叫"盒须图""图"boxplot[1] (也称须图(Box-whiskerPlot)须图又称为图,其绘制须使用常用统计量,能提供有关数据位置和分散情况关键信息,尤其比较不同母体数据时更可表现其差异...主要包含六个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他上边缘,上四分位数Q3,中位数,下四分位数Q1,下边缘,还有一个异常值。 线图绘制 图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结方式。...绘制步骤: 1、画数轴,度量单位大小和数据单位一致,起点比最小稍小,长度比该数据全距稍长。 2、画一个矩形盒,两端边位置分别对应数据上下四分位数(Q1和Q3)。...相同数据点并列标出在同一数据线位置上,不同数据点标不同数据线位置上。至此一批数据图便绘出了。统计软件绘制图一般没有标出内限和外限。

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10个实用数据可视化图表总结

用于深入了解数据一些独特数据可视化技术 可视化是一种方便观察数据方式,可以一目了然地了解数据。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、图、热图、散点图、线状图等。... QQ 图中,两个 x 轴均分为 100 个相等部分(称为分位数)。如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个,我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...小提琴图中,小提琴中间白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻是异常值围栏。超出范围,一切都是异常值。下图显示了比较。...6、线图改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入一种新型线图。对于线图,框是四分位数上创建。但在 Boxenplot 数据被分成更多分位数。...词云图中,所有单词都被绘制特定区域中,频繁出现单词被高亮显示(用较大字体显示)。有了这个词云,我们可以很容易地找到重要客户反馈,热门政治议程话题等。

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib提供了丰富数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、图等。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列工作表列或行数据点而绘制图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。...▲图3 折线图 04 饼图 饼图常用于统计学模块。用于显示一个数据系列各项大小与各项总和比例。饼图中数据点显示为整个饼图百分比,饼图主要参数及其说明如下。...▲图5 直方图 06 图又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用于显示一组数据分散情况统计图,因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布特征,也可以进行多组数据分布特征比较。...▲图7 水平图 07 组合图 前面介绍都是figure对象创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布创建多个子图或者组合图,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图

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Android 图形显示系统

图中包含两个缓冲区: 前缓冲区:用来显示内容到屏幕缓冲区 后缓冲区:用于后台合成下一图形缓冲区 假设前一显示完毕,后一准备好了,屏幕将会开始读取下一内容,也就是开始读取上图中后缓冲区内容...然而,理想很丰满,现实很骨感,上面假设“当前一显示完毕,后一准备好了”情况,现实这两个事件并非同时完成。...,大约16.67毫秒刷新1) 系统速率(FPS):代表了系统一秒内合成帧数,该大小由系统算法和硬件决定。...:Measure,Layout,纹理和多边生成,发送纹理和多边到GPU GPU:将CPU生成纹理和多边进行栅格化以及合成 上面说纹理和多边还有栅格化以及合成,这里不做具体讲解,需要了解是图形绘制流程需要经过这些操作...此时SurfaceFlinger只能使用第A已经准备好Buffer来合成,GPU继续另一个缓冲区合成第B,此时CPU无法开始下一合成,因为缓冲区用完了。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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Oracle数据结构有哪几个部分?

♣ 题目部分 Oracle数据结构有哪几个部分? ♣ 答案部分 操作系统是操作系统读写最小操作单元,也是操作系统文件属性之一。...图中两个箭头表示一个数据可用空间区容量是可变。...l 表目录(Table Directory):如果一个堆组织表在此数据中储存了数据行,那么该表信息将被记录在数据表目录。多个表可以将行存储相同。...l PCTUSED:指定数据使用空间最低百分比;用于为插入一新行数据最小空间百分比。这个决定了可用状态。...如果参数DB_BLOCK_CHECKSUM=TRUE,那么数据在读入buffer和写回数据文件之前都要做检查计算,如果计算数据记录计算不匹配就会标记该是坏块 ⑨ type: 0x06=trans

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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超长时间序列数据可视化6个技巧

时间序列是由表示时间x轴和表示数据y轴组成,使用折线图显示数据随时间推移进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是处理超长时间轴时有一个问题。...交互式图中添加散点有助于标记关键数据点,这时就可以针对性放大查看更多细节。 现在让我们之前交互图中添加散点。例如,我们将分别关注高于20.5°C和低于-5°C平均温度。...4、查看数据分布 图是一种通过四分位数展示数据分布方法。图上信息显示了局部性、扩散性和偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察显著突出数据点。我们只需一行代码就可以直接绘图。...为了便于绘图,需要将数据转换为二维。首先按年和月对DataFrame进行分组。...我们可以改变一下观测方式,将这些线画在圆形,就像在时钟上移动它们一样。雷达图可以用于比较同一类别数据可视化图。我们可以通过圆上绘制月份来比较年份同期数据

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《matlab科研绘图系列》之小提琴图绘制

相信大家对小提琴图并不陌生,它是比图更易于视觉直观解读图形绘制方法。它使用数据核密度估计代替了图,并可选择叠加数据点本身。...小提琴图是升级加强版,对数据分布有更丰富理解,同时不必占用更多空间。小提琴图中,可以轻松发现过于稀疏数据或多模式分布,而这些图中可能不会被注意到。...本文推荐一款由Bastian Bechtold开发小提琴图绘制工具 —— Violinplots。...关于小提琴图更多信息,请阅读J.L.Hintze和R.D.NelsonThe American Statistician, vol.52, no.2, pp.181-184, 1998发表文章 "...如有需要Violinplot工具关注者,请在matlab爱好者公众号回复“QQ”加群,群资料中下载,或点击阅读原文直接下载。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = ‘line’,还能绘制图: df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...同样,如果把参数改成kind = 'line',还能绘制图: df[:5].plot(x='Country',kind='box') ?...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个,可以xticks和yticks参数悉数列出。

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使用Python进行描述性统计

散点图可用来对两组数据关系进行描述。没有分析目标时,需要对数据进行探索性分析,图将帮助我们完成这一任务。   ...,由于身高变量是属于服从正态分布,从绘制出来累积曲线图上也可以直观地看出来: 3.3 关系分析(散点图)   散点图中,分别以自变量和因变量作为横纵坐标。...,体重这一变量的确是由身高变量通过线性回归产生,绘制出来散点图如下: 3.4 探索分析(图)   不明确数据分析目标时,我们对数据进行一些探索性分析,通过我们可以知道数据中心位置,发散程度以及偏差程度...使用Matplotlib绘制关于身高代码如下: 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制图 4 def drawBox(heights): 5 #创建图...('Heights Of Male Students') 10 pyplot.show() 11 12 drawBox(heights)   绘制出来图中,包含3种信息: Q2所指红线为中位数

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使用Python进行描述性统计

散点图可用来对两组数据关系进行描述。没有分析目标时,需要对数据进行探索性分析,图将帮助我们完成这一任务。   ...3.3 关系分析(散点图)   散点图中,分别以自变量和因变量作为横纵坐标。当自变量与因变量线性相关时,散点图中,点近似分布一条直线上。...3.4 探索分析(图)   不明确数据分析目标时,我们对数据进行一些探索性分析,通过我们可以知道数据中心位置,发散程度以及偏差程度。...使用Matplotlib绘制关于身高代码如下: 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制图 4 def drawBox(heights):...9 pyplot.title('Heights Of Male Students') 10 pyplot.show() 11 12 drawBox(heights)   绘制出来图中

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Seaborn-让绘图变得有趣

distseaborn情节既产生直方图,以及基于所述数据密度线。定义了总共10个垃圾,以便将整个垃圾median_house_value分配到10个不同存储桶。...然后了解了它们,发现它们是小提琴图,与图非常相似,并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。Seaborn,创建小提琴图只是一个命令。...从零延伸到大约250000黑线是95%置信区间。内部黑色粗是四分位间距,表示所有数据约有50%位于该范围内。图宽度基于数据密度。...带群图图将信息显示单独四分位数和中位数。与swarm图重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。...(和群图) 从上面的污点中,可以看到如何对五个类别分别描述图ocean_proximity。

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R语言绘图之ggplot2

) geom_polygon 多边 geom_quantile 一组分位数线(来自分位数回归) geom_rect 二维长方形 geom_ribbon 彩虹图(连续x上表示y范围,例如Tufte...二维密度图,用六边表示 stat_boxplot 绘制带触须线图 stat_contour 绘制三维数据等高线图 stat_density 绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图...stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向数据点(由x和y指定位置,angle指定角度) stat_sum 绘制不重复取值之和(通常用在三点图上) stat_summary...绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同数值,去掉重复数值 stat_vline 绘制竖直线 标度函数 描述 scale_alpha alpha通道(灰度) scale_brewer 调色板...coord_map 地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置二维网格 facet_wrap 将一维分面按二维排列

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