上一小节中，我们介绍了ggpattern并鉴赏了ggpattern中两大pattern之一的array_based_pattern。详见：R-ggpattern（绘图花式大赏-1）
1决定使用geometry_based pattern 还是array_based pattern
做柱形图填充用到的函数是geom_col_pattern()，填充的内容有4个，分别是 'stripe' (default), 'crosshatch', 'point', 'circle'
https://www.nature.com/articles/s41467-022-31724-3
在没有图形界面的环境下, 要编辑文件, vi是最佳选择 每一个使用linux的程序员,都应该或多或少的学习一些vi的常用命令
SVG - 创建SVG图片 HTML5学堂：之前在绘图中使用到了SVG以及Canvas，因此决定最近将绘图类的知识和大家分享一下。从研究角度来说，SVG比Canvas要难很多。没有合适的中文文档，自己只能去翻译英文文档（唉，英语不好啊）。今天先来说说SVG的基本知识以及创建SVG的基本方法。 SVG是什么 W3C推荐的网页图形格式，类似于Flash，SVG是一种描述二维矢量图形的标记语言，但它是一种开发的以XML为基础的语言，不是一种私有语言。 SVG的支持程度 IE8-以及Android 2.3默认浏览器
1、绘制零件的底台；在草图中先画一个矩形，然后使用对称中心线命令，做到草图对称，然后再根据所绘图形的尺寸进行标注；
近日，PowerBI已经更新为度量值可以支持作为图像URL来进行解析，参考：PowerBI 2018 8月更新 一键导出PDF报告集合，这使得PowerBI在显示图标方面有了更多的可能性，本文来详细探讨这些可能性。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图！ 这一篇先讲一些准备性的操作，教大家怎么获取矢量地图素材，以及素材的编辑、加工和整理！ 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里，出现一些让人眼前一亮的数据地图，自己想模仿却又力不从心，只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说，数据地图也是图表的一种，但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性，所以用起来还是有很高的门槛的！ 想要做出来数据地图的效果，其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任，比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
今天开始学习R语言基础，我曾经用过R跑过基因的单倍型分析，代码都是固定的，（依托文献如下），但是我只是单纯的能跑通这些代码，但是对于很多代码的含义并不熟悉，对于某些代码是否有更简洁的表述方式，这个还需要积累。目前能做的就是从基础入手，逐渐丰富自己的基础知识。
每个开发人员应该都应该学会linux系统的操作，起码基本的使用需要知道。本篇文章主要讲解linux系统的分支：Ubuntu的基本使用，不是很深入，但是日常操作绝对够用！！！。Ubuntu有成熟的桌面UI，并且支持纯命令行的模式操作，Ubuntu非常适合从Windows系统过渡到linux系统的用户。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
近几年，Python是越来越火了，就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言，我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢？
末行命令 主要是针对文件进行操作的：保存、退出、保存&退出、搜索&替换、另存、新建、浏览文件
文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景，然后讲解了 R 语言的数据可视化功能，包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化，并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。
数据分析离不开数据可视化，我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图。
因为R4.1做了大更新，之前的Rstudio对R4.1新增加的特性没有支持到位。在最新的Rstudio已经到位了。如果本来打算使用R4.1的同学们，现在可以下载最新的Rstudio用起来了。
emacs是一款功能强大的编辑器，与其说是一款编辑器，它更像一个操作系统。emacs带有内置的网络浏览器、IRC客户端、计算器，甚至是俄罗斯方块。当然，emacs需要在图形化界面的Linux中使用。
vi 是 visual interface 的简称 , 是 linux 中 最经典 的文本编辑器
我们在去年分享了飞书白板的使用方法，之前飞书白板只能在电脑端流畅使用，但是在手机和平板上只能浏览而不能编辑 🤣
业务中涉及图片的制作和审核功能，审核人员需要在图片中进行标注，并说明存在的问题，标注过程中需要支持放大缩小，移动等交互，将业务剥离，这个需求，可以定义为实现一个图片标注功能。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
如果没有一个外部组件的支持，在ASP中是不能动态创建图形的，不管它是一个图表，一个横幅或仅仅是一个图形计数器。可喜的是，这一点在ASP.NET中改变了。现在，我们只需要使用内置功能，就能够很容易动态创建图形，并向客户端发送具有最佳配置的图形。 用命令行程序创建图形 在讨论一大堆ASP.NET代码之前，我们先执行一个简单的命令行程序做一个测试，然后使用这些源代码作为 ASP.NET 脚本的基础。实际上，两者的区别在于：命令行程序将图形保存在一个文件中，而ASP.NET 脚本将图形直接发送到客户端。 举例的程序做什么呢？按照惯例，我们从众所周知的"Hello World" 程序开始，把这个文本信息输出到一个图形文件中，这个图形的大小要与当前选中的 "Hello World" 文本的字体和字号完全相同。 下面的脚本pagecounter.cs是一个典型的简单命令行程序：如果忽略包围在其周围的必须的类代码，就只剩下程序运行时要调用的主函数了，这也正是生成图形的代码所在处： using System; using System.IO; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; public class CTestBitmapFunctionality { public static void Main() { Bitmap newBitmap = null; Graphics g = null ; try { Font fontCounter = new Font("Lucida Sans Unicode", 12); // calculate size of the string. newBitmap = new Bitmap(1,1,PixelFormat.Format32bppARGB); g = Graphics.FromImage(newBitmap); SizeF stringSize = g.MeasureString("Hello World", fontCounter); int nWidth = (int)stringSize.Width; int nHeight = (int)stringSize.Height; g.Dispose(); newBitmap.Dispose(); newBitmap = new Bitmap(nWidth,nHeight,PixelFormat.Format32bppARGB); g = Graphics.FromImage(newBitmap); g.FillRectangle(new SolidBrush(Color.White), new Rectangle(0,0,nWidth,nHeight)); g.DrawString("Hello World", fontCounter, new SolidBrush(Color.Black), 0, 0); newBitmap.Save("c://test.png", ImageFormat.PNG); } catch (Exception e) { Console.WriteLine(e.ToString()); } finally { if (null != g) g.Dispose(); if (null != newBitmap) newBitmap.Dispose(); } } } 在任何情况下，执行上面代码后，就会生成下面的图形test.png，它将存放在C驱动器上： 我们来仔细研究一下源代码，看看这个图形是如何创建的。关键一点是生成的图形必须与文本 "Hello World" 的字体和字号相同。因此，首先要计算文本的尺寸，为此我们使用了一个尺寸为1 x 1的虚拟图形。计算结束之后，再废弃这个虚拟图形并生成一个适当尺寸的图形。 源代码中有一点很有趣，这就是 Graphics 对象。要创建一个位图时，用这个对象做什么呢？奥妙在于：这是可以向其中绘图的上下文环境。我们可以在屏幕上、打印机上和内存中使用一个图形上下文环境，准确地说就是一个位图。图形的上下文环境使我们能够在任何设备上进行绘图操作，甚至是在虚拟设备上。 接着，用DrawString将文本 "Hello World"按照规格输出到一个白色背景的矩形（用 FillRectangle创建的）中。图形完成后，将其保存在磁盘上。凡是亲自研究过图形文件格式的人都知道这有多困难，但是使用 GDI+
Matplotlib 可以选择使用 LaTeX 来管理所有文本布局。 此选项可用于以下后端：
使用到的库 requests： 爬虫使用到的请求库 jsonpath： 处理json数据的第三方库 os： python文件系统操作的库 urlretrieve： 对url解析的库 tkinter： tkinter是python中使用较多的GUI库，GUI是指的页面的控件操作，类似R中最基础的编辑器R-gui，它提供一些最基础的绘图工具，能够实现图形化按钮，文本框，有点VB的味道，本文中使用到图形控件主要有
Illustrator 2022 for Mac是由Adobe公司开发的一款专业的矢量图形编辑软件。它可以帮助用户创建各种类型的高质量矢量图形，如图标、插图、平面设计和页面布局等。具有强大的绘图工具和特性，例如曲线绘制、形状构造、文字处理、渐变效果、3D效果和画笔等。它还支持多种文件格式的导入和导出，如EPS、PDF、SVG和AI等，方便用户在不同的应用程序中使用他们的矢量图形。
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
前几天（上周日），我在分答上回答了一个问题，问题是： Python，R，SPSS，SQL这类软件哪个最适合初学者入门以及进阶学习的顺序（以就业为导向） 语音中我从“职能方向”和“行业方向”聊了一下自己
View是单个视图，所有的控件类都是从它派生出来；而ViewGroup是个视图组织，所有的布局视图类都是从它派生出来。由于View和ViewGroup是基类，因此很少会直接使用，偶尔用到的场景，主要有如下几个： 1、页面上需要单独显示一条横线或者竖线。如果填充图片显然不够经济，最简单的做法，就是在xml布局中增加一个View控件，高度或宽度设置为1dp，背景颜色设置为线条颜色，这样便实现了单独显示线条的需求。 2、点击事件的处理函数onClick(View v)，这里面我们要调用View的getId方法获取发生点击事件的控件id，从而进行该控件对应的点击处理。 3、在代码中设置某控件为可见或不可见或消失，此时需要使用View类的三个变量，分别是View.VISIBLE、View.INVISIBLE和View.GONE。
关于三种数据科学工具Python、R和SAS，本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡，以便你随时调整权重，快速做出选择。
经过腾讯 Omi 团队的努力，今天你可以在小程序中使用 Cax 引擎高性能渲染 SVG！
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具，也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，
基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案，比如三角形即画三条相互连接的直线，心形则依次画几个半圆形组合，关键问题是找准其中的连接点位置，常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐，不是标准的形状组成，需要两点一线逐一绘制，这里我们以一些常用曲线及图表为例。
在这里，我们介绍一个开源的Python项目，它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理，并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。
理解什么是Linux的发行版，然后选择适合自己的版本，掌握安装Linux的步骤，建立对Linux的确切认识。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
Linux 目录结构是规定好了的FHS 标准 FHS（英文：Filesystem Hierarchy Standard 中文：文件系统层次结构标准），多数 Linux 版本采用这种文件组织形式，FH
打开GUI可以在Matlab命令窗口输入：guide，就可以打开GUIDE的界面，也可以从主页窗口新建菜单中找到GUIDE，同时发现，还有个App Designer的选项，这个是R2016A版本开始推出的一个GUIDE的替代品，有新的组件，也更容易上手，不过只支持有限的2D图形，所以相对GUIDE还是有些不足，但是学了GUIDE再去操作App Designer显然是更轻松的一件事。
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正态分布：又称高斯分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。其概率密度函数及期望方差如下图所示：
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
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