Matlab提供了丰富的绘图函数，比如ez**系类的简易绘图函数，surf、mesh系类的数值绘图函数等几十个。另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数，这些值得大家深入学习好久。
在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧，帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令，通过隐藏输出加快速度，向Jupyter Notebook添加其他功能，等等！
入职新美大，全面进入Mac工作环境，果断“撸起袖子加油干”，“浪起来，逼格提起来”。顺道提一嘴，这边的兄弟们的干劲是真心足，作为一名老兵痞，必须要虚心向身边NX的小兄弟看齐，给自己打Call，为工作效率赋能。 常用软件选择与安装 基础办公 Office365: 和windows基本无差异，点个赞 Mac: Key , Page, Number， 也可以用，逼格高点 MD文档工具: MacDown免费很方便，就是换行要空2格。在偏好设置中，Rendering-> Render newline liter
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
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导读：制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分，例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者为建模提供一些想法。对于其他人来说，构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件，但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
Matplotlib 的默认绘图设置通常是其用户所抱怨的主题。虽然在 2016 年末的 Matplotlib 2.0 版本中有很多改进的内容，但自定义默认设置的能力，有助于使软件包符合你自己的审美偏好。
实际上，本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》（Edward Tufte）中学到的大部分知识，以及如何在Python中实现它。
Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB®[1] 图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。
Matplotlib 是 Python 从 Matlab 迁移过来的一个 2D 绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形，通过几行代码，就能开发出直方图、饼状图、散点图、三维图等各式各样的专业图表，具有极强的自定义性和可扩展性。下面是 Matplotlib 官网 的几个示例图表：
配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图的绘制推文，本期按照惯例，我们继续推出Python 版本的绘制方法，当然我们也是经过美化修饰的结果，毕竟要自己看的过去才行。本期推文主要涉及的知识点如下：
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
在使用谷歌 PageSpeed Insights 网站测试工具时，诊断结果经常会有一项目：
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们，希望本期推文对你有所帮助
Matplotlib 的默认刻度定位器和格式化程序，在许多常见情况下通常都足够了，但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式的示例，它们调整你感兴趣的特定绘图类型。
时间线是按时间顺序显示的事件列表。它通常是一个图形设计，显示一个长条，标有与之平行的日期，通常是同时期的事件。
无论在 Windows 系统中还是 Linux 系统中，都存在着隐藏文件以及隐藏文件夹。隐藏文件夹一般是系统关键性目录，例如 Windows 系统中的 C 盘中的 Boot 文件夹、Windows 文件夹等。在 Linux 系统中，一些系统配置文件或软件配置文件会被隐藏起来，如：系统环境变量配置文件 .profile。有些时候，我们必须通过文件路径来遍历整个目录，然后找到隐藏文件。本文的主要内容是给大家分享 Python 三种遍历文件的方法。
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。每一个 pyplot 函数都会改变 figure，比如创建figure，在figure中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，添加 labels 等。matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。
可以使用scipy.special.jn()函数，其中需要计算整数阶贝塞尔函数 Jn 的零点，可以使用函数 scipy.special.jn_zeros(n, nt)
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MA
在绘图区域中可能会出现多个图形，而这些图形如果不加以说明，观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此，我们需要给这些图形添加标签说明，用以标记每个图形所代表的的内容。方便观察者辨识，这个标签说明就是图例。 同样，如果观察者想要清楚地了解绘图区域中的内容。就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容，标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。
本期推文的主要内容是散点图的绘制教程，所使用的数据关于全球教育水平划分的师生比例，涉及到的包主要为matplotlib和seaborn，当然用于数据处理分析的pandas和 numpy也必不可少。
想必大家都知道各种各样的代码式浪漫，比如定制的二维码，让女友扫码后进入一个定制的 h5 页面，那么这个页面里可以放的内容是——
matplotlib.pyplot 是命令风格函数的集合，使 Matplotlib 像 MATLAB 一样工作。每个 Pyplot 函数对图形做一些修改，例如：创建一个图形，在图形中创建一个绘图区域，在绘图区域中回值一些线条，用标签装饰图形等等。
在代码的世界中，隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂，它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中，每一行代码都是一笔神奇的咒语，让数据在图像之间舞动，展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石，每当有开发者走近，便散发出五彩斑斓的光芒，仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处，站立着一座巨大的绘图笔，它拥有操控数据之力，将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂，就像踏入了一个充满魔力的世界，数据的颜色与形状便开始跃然纸上，呈现出无限可能的未来。
作者 | Cathal Mac Donnacha 、译者 | 弯月 我原本是一名 Windows 的粉丝，从 10 岁起就开始在家学习编程，而后又从事了 8 年多的前端开发，这期间使用的都是 Windows。然而，最近我换了一份工作，新公司给了我一台 MacBook Pro，所以我别无选择，只能学习适应 MacOS 的一切。刚开始的时候，我非常不习惯，老实说，我花了几天时间才开始逐渐适应 Mac，但在适应之后，我就喜欢上了这款操作系统。 刚开始的时候，我非常怀念一些 Windows 上的工具，而且还努力寻找
通过将其他插件，可以在网站上组织付费组更改，隐藏内容支付等等。 图片 0.7.3 更新日志： 该模块适用于 DLE 13.0 及更高版本。 更改了模块管理面板中的图标。 0.7.4 更新日志： 该模块
在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
r表示不需要转义,raw(生的)，LATEX用法，python中使用latex,需要在文本的后面加上$,\pi会转义为pi
你可以使用matplotlib.path模块，在maplotlib中添加任意路径：
这个警告信息通常在调用Matplotlib的某些函数时出现，会提醒我们传递给函数的参数应该使用布尔值（True/False），而不是字符串 'on' 或 'true'。虽然这个警告并不会影响绘图结果，但在某些情况下，我们可能希望消除这个警告信息。
如果新建一个空文件，这个文件也是会占用磁盘/硬盘的的存储空间的。不能因为新建的文件大小是0就认为没有占用空间。文件名，大小等这些文件的属性，本质上也是数据，是数据就要被计算机记录下来。在看待文件时不能太狭隘，不能光看内容而忽视属性！
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。对于这个教程，大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
Matplotlib可以说是python数据可视化最重要且常见的工具之一，几乎每个和数据打交道的人都不可避免，还有大量可视化工具是基于它的二次开发。
动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势，能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势，在PPT汇报演讲中是一大加分项，而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说，Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味，使其生动的展示在大众面前，为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界)， 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图，或者说Hans Rosling Charts。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
相信很多人都会在 Github 中看到这么一个热图，该热图记录的是 Github 平台使用的日常贡献。在每个日历年的热图中以天为单位采样的时间序列数据。GitHub 的贡献图表示用户在过去几年中所做的贡献数量。色块表示贡献的数量，如色标下方所示。从这张热图中，我们可以检测到每天的贡献模式。
这里是一个简短的教程，示例和代码片段的集合，展示了一些有用的经验和技巧，来制作更精美的图像，并克服一些 matplotlib 的缺陷。
matplotlib.pyplot是使matplotlib像MATLAB一样工作的命令样式函数的集合。每个pyplot功能都会对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰绘图等。
Setting goals is the first step in turning the invisible into the visible.
原文：Sharing files between OpenOffice.org and Microsoft Office。翻译可能也比较随意。 本文版权请向原文网站及原作者咨询。仅在已经获取原文使用权的情况下，以下文字可自由使用。本翻译未获原网站或原作者授权。 要用OpenOffice.org，不可避免的问题之一就是如何同MS Office共享文档。有些人可不想这么做，他们会建设使用HTML/PDF/RTF来共享，但这仍然不是长久之计，特别是你的老板用MS Office的时候。其实这件事不难，只要搞明白什么
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请注意，这里和文档中的大多数位置中的『轴域』（axes）是指图形的一部分（两条坐标轴围成的区域），而不是指代多于一个轴的严格数学术语）。
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