来源：https://www.r-graph-gallery.com/272-basic-scatterplot-with-ggplot2.html
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3，C4.5，随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性；相反，C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数，此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度，就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数，那就是信息增益，这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小，从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个，包括rpat，party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装：
GWAS通过分析case/control组之间的差异来寻找与疾病关联的SNP位点，然而case和control两组之间，可能本身就存在一定的差异，会影响关联分析的检测。
海上平台是高出海面且具有水平台面的一种桁架构筑物，是在海上工作时在海水中搭建的便于人行走的仿陆地区域，供进行生产作业或其他活动使用，如在海底采石油、海上施工作业等。近年来，随着海上测绘工程的日益趋向大型化和在恶劣的自然环境下作业的必然性逐渐增加，海上作业平台已成为开发海洋的主要设备之一，在海上油气开发中也扮演着极其重要的角色。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
数据集中的数据类型有很多种，除了连续的特征变量之外，最常见的就是类目型的数据类型了，常见的比如人的性别，学历，爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示，而是用分类的数据来表示。
海上平台是高出海面且具有水平台面的一种桁架构筑物，是在海上工作时在海水中搭建的便于人行走的仿陆地区域，供进行生产作业或其他活动使用，如在海底采石油、海上施工作业等。近年来，随着海上测绘工程的日益趋向大型化和在恶劣的自然环境下作业的必然性逐渐增加，海上作业平台已成为开发海洋的主要设备之一，在海上油气开发中也扮演着极其重要的角色。三维可视化作为搭建数字化工业领域的必备技术，为用户虚拟施工作业的全貌，便于管理者和施工人员看到系统整体的同时，还能观测局部细节。于是，本文将介绍利用 Hightopo (以下简称 HT )的 HT for Web 产品构造轻量化的 3D 可视化场景，借助 3D 组态，以三维动画为主，信息展示为辅，模拟了海上安全作业的整个动态过程，便于人们真实直观的了解海上作业流程及工作环境。
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分类绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
视频中，一艘星际飞船从纽约附近的一个海上平台发射，不到一个小时，这艘飞船就降落在了上海附近的另一个海上平台。
作者: 刘永鑫 日期：2017-6-29 阅读时长：10 min 背景介绍(Introduction) 宏基因组学 宏基因组学目前的主要研究方法包括：16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。 目的意义 本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。 主要内容 本系列文章内容包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩图、三元图和网络图等。 学习思路 罗列知识点，熟悉专业
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
流式细胞术（Flow Cytometry，FCM）是一种对液流中排成单列的细胞或其它生物微粒（如微球、细菌、小型模式生物等）逐个进行快速定量分析和分选的技术，被广泛的运用于从基础研究到临床实践的各个方面，涵盖了细胞生物学、免疫学、血液学、肿瘤学、药理学、遗传学及临床检验等领域，在各学科中发挥着重要的作用。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
风能，作为一种清洁无公害，取之不尽，用之不竭的可再生资源，非常适合用来发电。我国风能资源丰富，可开发利用的风能储量约为 10 亿千瓦，其中海上可开发和利用的风能储量达到了 7.5 亿千瓦。依托于丰富的海洋风能资源，加快海上风电项目的建设和发展，对加速沿海地区的能源转型，推动地方经济发展，提升沿海地区的生态环境，推动风电技术进展和产业升级，促进能源结构调整具有重要的意义。因此，海上风力发电场应运而生。
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
前面说的用3×3矩阵矩阵描述姿态，9个元素，6个约束条件，实际上只有3个独立元素。即用3个独立元素即可描述机器人姿态。常用的有RPY角，欧拉角和四元数。
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
新智元报道 来源：americanmilitarynews.com、腾讯网 【新智元导读】近日，在中国南海的万山群岛附近，56艘无人舰艇进行了大规模的“多艇协同”技术测试。这些无人舰艇使用人工智能
翻译：张媛 校对：卢苗苗 用代码将你的数据集进行多维可视化！ 介绍 描述性分析是与数据科学或特定研究相关的任何分析生命周期中的核心组成部分之一。数据聚合，汇总与可视化是支撑数据分析这一领域的主要支柱。从传统商业智能时代开始，即使在如今的人工智能时代，数据可视化一直是一种强大的工具，由于其能够有效地抽象出正确的信息，清晰直观地理解和解释数据结果而被很多组织广泛地采用。然而处理通常具有两个以上属性的数据集时开始出现问题，因为数据分析和通信的媒介一般局限于两个维度。在本文中，我们将探讨多维数据可视化过程中的一些
在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
简介：数据来源于新加坡的爱彼迎民宿数据，数据共计7907条，16个字段。本次实验我们通过Python的绘图库进行可视化分析，查看特征的取值分布以及特征之间的关系。构建回归模型，根据民宿的经度、纬度、房屋类型、行政区划等特征对民宿价格进行预测。
Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。
在数据可视化领域，创建吸引人且具有信息量的统计图表是非常重要的。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更简单的方式来创建各种统计图表，并且具有更好的美观度和默认设置。本文将介绍如何使用 Seaborn 库创建吸引人的统计图表，并提供代码实例来帮助读者更好地理解。
在建立模型之前一个非常重要的工作就是做特征工程，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分。
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
最近，一种新的方法可能会让电影编剧拒绝来自大型电影制片厂的巨额预算和强大资源 — 依靠文本进行视频生成（Video Generation from Text）。当然，从目前来看，生成的电影不可能去参选
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。
数据可视化在数据挖掘中起着非常重要的作用。各种数据科学家花费了他们的时间通过可视化来探索数据。为了加快这一进程，我们需要有合适的工具。
玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析，那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做选择和判断。
散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点
美国东部时间2月6日下午3:45，美国SpaceX公司于美国佛罗里达州肯尼达发射中心，第一次尝试发射全球最大运载火箭重型猎鹰（Falcon Heavy）。 在经历了两次临时推迟之后，SpaceX的重型
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