上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后,有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程,这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列,具体为真实值和使用三个模型计算的预测值)。
添加一个经度值到经度数组中,并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时,非常有利于添加缺省值。
在matplotlib和cartopy中,其常见的绘图命令,若是带有颜色映射的collection(s)类,则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。
是不是被matplotlib繁琐绘图属性设置搞得一脸懵?是不是因常常记不住某一个图层设置函数而被迫看又长又枯燥的API文档?又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性?最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握??此外,还有好多无奈和吐槽,我不知道你们是不是这样?反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘制图表时最大的感触了,当然,本期推文不是来吐槽的,是来为大家提供好的解决方法的。下面就介绍下今天的主角-- ProPlot。说真的!当我刚开始发现这个包时:“嗯?不错,logo和matplotlib很像”,可是,当我在熟悉大多数和经常使用matplotlib绘图时,回来再看这个工具包时:“我ri,真香!!我之前干了啥?赶快用起来!”。总之一句话,如果上期推文 因为配图,SCI多次返修!?因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话,那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求,当然,也是符合出版需求的配图,主要内容如下:
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
风险平价是构建多样化和均衡投资组合十分流行选择。众所周知,大多数资产类别的未来表现很难预测。 通过仅使用资产的风险特征和相关矩阵构建投资组合,风险平价方法克服了这一缺点。Lohre、Rother和Schafer三位作者在经典风险平价基础上,提出了分层风险平价。他们的方法是:
此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值,但是这些库基本完全是用Python编写,其性能无法满足需求。
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图:
利用python中的cartopy、wrf-python等库,绘制wrf中的土地利用类型。主要使用了pcolormesh函数进行绘制,绘制效果如下:
在本文中,我们将建立一个机基于标普500指数夏普与相关矩阵的数据集,展示不同的场景。这是一个包含3类100×100相关矩阵的数据集:
Proplot对matplotlib进行了高度的封装,是一个高级绘图工具,其功能相当强大!而且融和了cartopy、basemap、xarray和pandas。看到这里这应该就是我一直想要的绘图工具了!
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
在概率论和统计学中,Bayes’ theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示\eqref{eq:Bayes_theorem}:
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。
“ 3D体素(voxel)色温图常用于在三维坐标系下做数据分析和展示,本文从0开始代码演示其绘制实现.”
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆,展示了这些圆是如何适应投影的(即,在不同的位置出现了球面相同的曲率)。通常,不同的位置会出现不同的扭曲度。
之前悄悄送了一次可视化书籍,大家都留言催更可视化的推文,这就来了。之所以推这篇文章,是因为看到了一个不错的colormap,苦于没有源文件,只能截图然后识别出颜色,但识别效果看起来又没那么好了(如下图)。
1.使用Satpy读取TROPOMI数据;2.讨论使用pcolormesh和imshow画图的区别和注意事项。
在前面推送中我们提到了通过collection功能而在3D地图中添加地图的方法,也短暂提到了栅格与填色两种图形样式的降维方法。但是从matplotlib这两个函数的底层有一定的局限性,比如下面这两张图的侧面填色就无法绘出:
中国1km分辨率系列气象数据集更新至2022年。数据包括逐月降水量、平均气温、最高气温、最低气温、潜在蒸散发,该数据集是由西北农林科技大学水土保持研究所彭守璋研究员团队研制生产,由国家地球系统科学数据中心黄土高原分中心整合提供。该数据集是我国目前时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集,可以为中国地区气候变化相关研究提供支撑。自2019年中国系列气象数据发布以来,被相关研究人员广泛下载使用,数据下载量近3万人次。相关论文发表在地学顶级期刊Earth System Science Data上,已入选ESI前0.1%热点论文和ESI前1%高被引论文。目前2022年数据已共享发布,欢迎相关研究人员下载使用。
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN,即K近邻法(k-nearst neighbors),所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是,在一个含未知样本的空间,可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeigh
主要有两种方法绘制栅格,contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图,pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。
https://nbviewer.jupyter.org/github/matplotlib/AnatomyOfMatplotlib/blob/master/AnatomyOfMatplotlib-Part2-Plotting_Methods_Overview.ipynb
Matplotlib 是一个 Python 绘图库,可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
1.1 http://chadagreene.com/ClimateDataToolbox.mltbx
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732373 https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90732196
plt.pcolormesh(x1,x2,grid_hat,cmap=cm_light) 报警告 MatplotlibDeprecationWarning: shading=‘flat’ when X and Y have the same dimensions as C is deprecated since 3.3. Either specify the corners of the quadrilaterals with X and Y, or pass shading=‘auto’, ‘neare
我们注意到相关系数分布中的两种模式:数据中可能存在两种市场机制;在方差说明的分布中也是如此(因为由第一个主成分分析PCA解释的方差百分比与平均(绝对)相关性是相同的)。这两种模式也可以在MST统计信息分布中找到。条件编号和行列式的分布严重偏右(有一些离群值)。如果同时使用基本线性回归,则要注意。
在普通的matplotlib的三维投影中,我们似乎并不能获得我们想要的结果,尤其是视觉上的,虽然倾斜了图形,但是文字等标注仍然是二维的,例如下面这张图片:
今天小编发现了一个绘制平行坐标图(Parallel Coordinate Plot) 超方便的绘制工具-Paxplot,接下来小编就带大家了解一下这个高效绘制工具。
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
The topography and bathymetry of the Earth according to the ETOPO1 model. The original model has 1 arc-minute grid spacing but here we downsampled to 0.5 degree grid spacing to save space and download times. Heights are referenced to sea level.
首先,安装netCDF4和Basemap,Windows下和Linux下会稍微有些不一样,请自行百度。 NetCDF4:https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap:http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比时,colorbar不统一,影响对比分析)
Matplotlib 作为 Python 家族当中最为著名的画图工具,基本的操作还是要掌握的,今天就来分享一波
自从 2017 年推出《Attention is All You Need》以来,Transformer 已成为自然语言处理 (NLP) 领域最先进的技术。 2021 年,An Image is Worth 16x16 Words² 成功地将 Transformer 应用于计算机视觉任务。从那时起,人们提出了许多基于Transformer的计算机视觉架构。
绘图系列是为了给出一些图形绘制示例,便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制,可能会使用 python,matlab,ncl,idl以及其它一些语言或是工具。
虽然PPT可以绘制大多数的图像,但对于这类图像绘制,用PPT则会有些吃力,而在matlab中则能够比较方便的解决,
0.导言 我们都知道,气候研究的时间跨度一般都较长,基本都在30年以上,这就意味着对应的数据集十分庞大,既不能简单地对数据进行描述,也无法轻易地从数据中提取特征。那么面对如此庞大的数据集,我们如何才能
上面这个图是动物神经的解刨图,由于神经仅有兴奋与抑制两种状态,这与计算机仅有“0” “1”两种状态相吻合,这也就是神经网络可以应用于计算机的原因。神经网络的发展历史如下:
要想使用python绘制一般二维的空间数据可视化,Basemap这个库就不得不提,虽将不再进行维护,但其较完整的绘图体系,对绝大多数的地理空间数据可视化绘制已足够满足需求,下面,将结合实例对Python-Basemap的常用设置进行讲解。
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