写在前面 瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。...我们将使用一些虚拟数据和 Kaggle 数据集来构建瀑布图。 举个例子 试想下，一个普通的数据表，和一个惊艳的瀑布图，哪个更方便阅读？...该表按顺序显示了值的重要性，但读取这些值非常困难。相反，我们可以很容易地看到，按x轴正方向的连贯性顺序显示数据，并且黄色条显示减量，红色条显示增量。...x: x轴上的值 y: y轴上的值 text: 将要在图表上显示的值 textposition: 我们可以把文本放在图表的柱状图内或柱状图上方 为何更加优雅的使用图表，我们可以为图表的条形及其连接线设置颜色...rotation_value： 旋转并设置x轴的值。 写在最后 本文中，我们一起看到了瀑布图的重要性：何时以及如何将它与 Plotly 和 Matploib 一起使用。
，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量...height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制： ax = sns.rugplot(iris.petal_length...，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组
x-y轴位置 kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，...，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量 height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制...中聚合了前面所涉及到的众多内容，用于对成对变量的相关情况、联合分布以及各自的分布在一张图上集中呈现，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None kind
本文将介绍怎么用Shader来绘制一个跳动的心脏。这里会涉及到一些数学知识。先看效果图： ?...心形画法的原理 float a = atan2(p.y,p.x)/3.1415; atan2(p.y,p.x)求的是向量(x,y)所对应的角度。...求得的是弧度制的值，除以pi后得到的范围是［0，1］； 所以上面的函数就是求得平面上的坐标点所对应向量的角度（被映射到［0，1］之间）； 如下图，点p1和p2是屏幕上的不同的两点，但是他们对应的角度是(...翻转xy轴，并取绝对值， float a = atan2(p.x,p.y)/3.141593; float r = length(p); float h = abs(a); float3 col = lerp...，使得心在跳动时，纵向变矮，横向变宽 3.
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。...(2 * pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...cf(y0) gram(cycle) 这个结果将表明，滤波器已经排除了大部分的高频率成分。为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，我们把通过滤波器的周期性信息绘制在分量上。...此外，我们还将这个结果绘制在综合周期的变量上。
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。...(2 * pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，我们把通过滤波器的周期性信息绘制在分量上。此外，我们还将这个结果绘制在综合周期的变量上。...请注意，由于各自的频段是相加的，我们可以将其中一个母频段加入到趋势中，如下所示。
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。... t * w[3]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期 y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...cf(y0) gram(cycle) 这个结果将表明，滤波器已经排除了大部分的高频率成分。为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，我们把通过滤波器的周期性信息绘制在分量上。...此外，我们还将这个结果绘制在综合周期的变量上。
以下是一些步骤，让您可以在Matplotlib绘图中正确显示中文字体：安装字体库： 首先，确保您的系统上安装了适合的中文字体库，比如微软雅黑、宋体、黑体等。...以下是一个设置中文字体的示例代码：import matplotlib.pyplot as plt# 设置中文字体，修改为您系统上已经安装的中文字体plt.rcParams['font.sans-serif...='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签...以下是一个带注解和标签的示例：import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x, y)plt.title('注解和标签示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。...* pi * t * w\[3\]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期y <- x1 + x2 + x3 为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...cf(y0)gram(cycle) 这个结果将表明，滤波器已经排除了大部分的高频率成分。为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，我们把通过滤波器的周期性信息绘制在分量上。...此外，我们还将这个结果绘制在综合周期的变量上。
在本开发板上，需要用到串口的有：调试串口、RS232公、RS232母、RS485、对外串口模块接口，总计五处。...； 49~54 行：退出测试，step 状态改为 0； 59~82行：间隔指定时间，RS232公母自动发送： 59行：如果状态step为3，才进行自动发送，即前面输入“C/c”； 61行：判断rs232...在MobaXterm输入字母A，RS232公头向RS232母头发送数据，正常发送绿灯亮；此时拔掉RS232交叉线，再次输入A，红灯亮。...在MobaXterm输入字母B，RS232母头向RS232公头发送数据，正常发送蓝灯亮；此时拔掉RS232交叉线，再次输入B，红灯亮。...在MobaXterm输入字母C，RS232公母互相发送数据，正常发送蓝绿灯亮；此时拔掉RS232交叉线，红灯亮；最后输入E，退出测试。 测试串口效果如图 17.4.2 所示。
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。...查看我使用qqp生成的图。y轴表示观察值，x轴表示由分布模拟的分位数。红色的实线表示完美的分布拟合，虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。...如何将混合模型拟合到数据 数据是正态分布的 如果你的数据是正态分布的， 你可以使用线性混合模型（LMM）。您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。...结束 ：了解你的数据 在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。通常我的第一步是做我感兴趣的变量的密度图，按照我最感兴趣的解释变量来分解。 ?...这是计算量更大，但产生更准确的结果。 ? 现在更接近线条周围的白色噪音，这意味着更好的模型。
，友盟反馈给你的错误是下面这样的，得分析一下这个日志才能查定位到为题具体是出现在哪一行代码上，日志像下面所示： ? ...： 好咯，一时半会造不出来这张图了，在遇到补会来，这个处理的话下下面这篇文章说的也清楚： 如何在 iOS 上避免 SIGPIPE 信号导致的 crash (Avoiding SIGPIPE...UDID ios5.0之后禁止 IDFA 广告ID，ios6.0之后出现，在同一个设备上的所有APP都会获取到相同的值，用户可以在设置-隐私-...八：先简单的说一下关于渐变色，代码里面的注释写的是比较详细了，可以仔细的看看代码里的注释，一定有帮助，关于图形绘制这方面的内容没有整理过，等有机会有时间这方面的内容也是需要好好整理一下的。...CGRect CGRectOffset(CGRect rect, CGFloat dx, CGFloat dy) 以rect左上角为基点，向X轴和Y轴偏移dx和dy像素。
作者研究了一种动态和响应式的新方法，以实现动态的草图。在RealitySketch中，用户在屏幕上绘制图形元素，并将其与物理对象进行绑定，从而使得绘制的元素随着相应的物理运动而动态移动。...选定后，系统会用白色轮廓线突出显示选定的对象，并开始在3D场景中跟踪该对象。 技术上，基于OpenCV的颜色跟踪来实现的。当用户点击屏幕上的对象时，算法将在x和y位置获取HSV值。...对应的变量则被定义为两点之间的距离。当用户移动追踪对象时，改变点的位置及显示距离变量值。 技术上，使用简单的试探法来确定线段的状态（静态与动态，距离与角度，自由移动与约束等）。...当用户点击静态线段的角度标签时，系统会显示弹窗，让用户输入变量名称。如果输入的变量名称与现有名称匹配，则静态线段的角度将动态绑定到现有参数angle上。 ?...原理 5 记录和可视化：基于参数的图形绘制进行响应式可视化。 用户可以绘制一个图表，x轴默认是时间，y轴可以绑定到现有图形的变量上，如果绑定的是角度变量，我们就可以看到动态钟摆的可视化效果。 ?
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...alpha的设置范围为0到1，其中0表示完全透明，1表示不透明。 plt.plot（x，y，alpha= 0.1） 下图说明了在alpha为0.9、0.5和0.1时透明度的情况。 ?...图例 问：如何在我的图中添加图例？ 如果图例未自动显示在图表上，则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend（） 问：如何更改图例出现位置？...plt.ylim(-1.0,1.0)#for y axis plt.xlim(0,50)#for x axis 问：如何将刻度更改为对数刻度？...plt.savefig（'plot1.jpg'） 注意 如果你的Jupyter Notebook中有大量的图，你的Notebook会变得非常慢，在我参与项目时遇到过这种情况。
该函数在垂直层叠的单独 y 轴中绘制变量。这些变量共享一个公共 x 轴。 如果 tbl 是表，则该函数绘制变量对行号的图。 如果 tbl 是时间表，则该函数绘制变量对行时间的图。...stackedplot 函数绘制 tbl 的所有数值、逻辑、分类、日期时间和持续时间变量，并忽略具有任何其他数据类型的表变量。...例如，stackedplot(tbl,vars) 仅绘制 vars 指定的表或时间表变量。 stackedplot(___,'XVariable',xvar) 指定为堆叠图提供 x 值的表变量。...例如，stackedplot(X,Y) 绘制 Y 列对向量 X 的图。 stackedplot(Y) 绘制 Y 的列对其行号的图。x 轴的刻度范围是从 1 到 Y 的行数。...3 在堆叠图的属性设置时，注意，注意，注意，是对整个图进行更改，例如，如果将线型改成虚线，那么三个图都会被改成虚线。
接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记： 下面是YT的分享 上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot(BOD...() 3.4条形图着色 Q:如何将条形图中的条形设定为不同的颜色？...,scales = 'free_y',space = 'free_y') 第四章 折线图 折线图通常对两个连续的变量之间相互依存的关系进行可视化，x轴对应自变量， y轴对应因变量。
当数据有时间顺序时，我们应选择柱形图，因为在人们约定俗成的观念中，时间轴上从左到右的刻度代表从过去到未来的时间序列，如图4所示。...在图7中，“内衣”进一步细分为“吊带”“打底衫”“袜子”后，这些细分项目和母饼图中的“上衣”“内衣”“裤子”“裙子”等项目均属于服装类商品。因此，母饼图和子饼图都用圆形，表示类别相同。...当细分数据和较大数据有类别上的区别时，应选择复合条饼图。在图8中，“其他”项目中的“口香糖”“薯片”等细分项目属于其他零食，而母饼图中的“可乐”“柠檬水”等项目均为饮品。...两者确实相似，它们均为横向排列的柱形，柱形高低代表了数据大小。二者区别在于它们的x轴。 在簇状柱形图的x轴上，一个标签代表一项数据。因此，柱形图的作用是体现各项数据的大小对比。...在直方图的x轴上，标签是一个数据区间。因此，直方图的作用是体现不同数据区间内有多少个数据，即数据的分布频率。
然后我们可以借助下面的命令来绘制这个结果，其中趋势和周期被绘制在不同的数字上。...当采用这种技术时，我们需要指定与平稳部分有关的滞后期的数量。在我下面的例子中，我假设有八个滞后期。... w[3]) # 在没有观测点的情况下，频率为40个周期y <- x1 + x2 + x3为了观察这些变量，我们可以把它们绘制在一个单独的轴上。...cf(y0)gram(cycle)这个结果将表明，滤波器已经排除了大部分的高频率成分。为了看看这个周期与之前的数据有什么关系，我们把通过滤波器的周期性信息绘制在分量上。...此外，我们还将这个结果绘制在综合周期的变量上。
... } 效果如下： 拖动整体 高德的示例并没有拖动整体的功能，但是不影响我们支持，整体拖动的逻辑和拖动单个顶点差不多，先判断鼠标按下时是否在多边形内，然后在移动过程中更新所有顶点的位置，和拖动单个的区别是记录和应用的是移动的偏移量...，显然计算不出三个变量，所以我们使用斜截式：y=kx+b，即不垂直于x轴的直线，计算出k和b，这样：Ax+By+C = kx-y+b = 0，得出A = k，B = -1，C = b，这样只要计算出A和...y0 - y1) + x0) / (k * k + 1) 根据以上推导，可以计算出最近的点，不过最后还需要判断一下这个点是否在线段上，也许是在直线的其他位置： getNearestPoint (x1,...首先在非拖动的情况下插入虚拟顶点并渲染，然后拖动前再把它去掉，因为加入了虚拟顶点，所以在计算dragPointIndex时需要转换成没有虚拟顶点的真实索引，当检测到拖动的是虚拟节点时把它转换成真实顶点就可以了...，这个很简单，就不附代码了，另外，绘制顶点的时候如果是虚拟顶点，那么把描边颜色和填充颜色反一下，用来作区分，效果如下： 接下来修改一下mousemove方法，如果拖动的是虚拟顶点，那就把它转换成真实顶点
检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。...更明确的说就是里面列出了箱线图中箱须线外面的数据点。其中参数coef可以控制箱须线从箱线盒上延伸出来的长度，关于该函数的更多细节可以通过输入‘？boxplot.ststs’查看。 画箱线图： ? ?...在一个应用中，如果有三个或者3个以上自变量，异常值最终的列表应该根据各个单变量异常检测到的异常数据的总体情况而产生。在现实应用中，要将理论和程序运行结果一起考虑从而检验出比较合适的异常值。...接下来对鸢尾花数据进行主成分分析，并利用产生的前两个主成分绘制成双标图来显示异常值。 ?...上图中，x轴和y轴分别代表第一、二主成分，箭头指向了原始变量名，其中5个异常值分别用对应的行号标注。 我们也可以通过pairs()函数绘制散点图矩阵来显示异常值，其中异常值用红色的'+'标注： ?
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