Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时,一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上,结果是一组方便(但是有限)的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图,它包含在主要的 Matplotlib 安装中:
在[[70-R茶话会15-你的编程菜鸟路上缺失的一课]] 和[[04-可重复工作执行简明指南(中)]] 我们都提过,Rmd 的参数化功能非常的实用。
主要内容:如何安装,运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图,数据分析,还有发布代码。
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
前言 如果你还在纠结:学数据科学到底用 python 还是 R 好?现在我的回答是:大可不必。现在两者的变量可以相互调用了。你可以用 R 做数据处理(tidyverse),可视化(ggplot2),用
BenchmarkDotNet 是属于 .Net 基金会的一个项目,本文将简要介绍该项目相关的信息。
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。
今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法,主要内容如下:
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
今天这篇推文小编给大家介绍一下各种矩阵图的绘制,让你用可视化方式展现变量之间的关系。R-GGally包就可以轻松绘制配对图矩阵、散点图矩阵、平行坐标图和生存图等。主要内容如下:
提起幻灯片制作工具,大家都会想到PowerPoint 或 Keynote,它们在制作带有复杂动画和图表等方面效果相当好。今天为大家介绍一款开发者友好的演示文稿工具——Slidev
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
今天这篇推文小编给大家介绍一个一直想绘制的图表-议会图(parliament diagrams),当然这也是柱形图系列变形的一种。绘制这种图表也是超级简单的,只需使用R-ggpol包进行绘制即可,当然,改包还提供其他优秀的绘图函数,下面就一起来看下吧。
在介绍完这篇关于Python-Matplotlib基础绘图属性后(这些绘图细节(字体、线类型、标记等)让你的论文配图耳目一新),有很多小伙伴私信能不能详细介绍下关于R-ggplot2的类似介绍?那么今天的这篇推文小编就系统介绍一下,详细内容如下:
今天这篇推文,小编还是像往常一样交给大家绘图技巧,今天的主角就是-树形矩阵图(Treemap)。绘制树形图使用R或者Python都是可以绘制的,今天我们还是使用R进行绘制(Python绘制结果为交互式,后面统一介绍相应的库)。在R中有专门的包-treemapify包进行绘制。今天内容主要如下:
今天小编给大家介绍一个绘制图表时添加阴影(shadow) 的小技巧,R-ggshadow 可视化绘制。R-ggshadow包提供geom_shadowline()、geom_shadowpoint()和geom_shadowpath() 等多个绘制阴影的函数,同时还提供朋克风格绘图样式,接下来将通过几个小例子来了解一下这个包的魅力。
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
说Slidev之前,咱先聊聊Markdown,在认识Markdown之前,各种版式样式的问题也一直困扰着TJ君,所幸Markdown的出现完美的解决了这个问题,而Slidev,或许就是和Markdown一样的一个东东哦!
如何将社会科学(social sciences) 中常用统计分析结果,如:简单和交叉列表频率(simple and cross tabulated frequencies)、直方图(histograms)、箱线图(box plots)、(广义)线性模型((generalized) linear models)、混合效应模型(mixed effects models)、PCA和相关矩阵(PCA and correlation matrices)、聚类分析(cluster analyses) 、李克特量表(Likert scales) 等 有效的用可视化的方式表现出来?今天,小编就介绍一个非常优秀的可视化工具-R-sjPlot,接下来,就跟着小编一起来感受下这个包的魅力吧~~今天这篇推文的主要内容如下:
今天小编给大家介绍一下非常优秀的可视化技巧-R-ggalt包绘图技巧,该包的主要特色是提供geom_xspline()、geom_bkde()、geom_encircle()、geom_lollipop()和geom_dumbbell() 等优秀绘图函数,接下来,小编详细介绍这这几个绘图函数,内容如下:
说实话,我觉得做个程序员挺好的。日常工作有很多,写代码、对需求、写方案等等,但我最爱画图:流程图、架构图、交互图、功能模块图、UML 类图、部署图、各种可视化图表等等五花八门。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
在Python的广阔生态中,IPython无疑是一颗璀璨的明珠,它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell(称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一),还集成了丰富的库和工具,如matplotlib、pandas等,极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧,旨在帮助读者充分利用这一工具,提升编程效率与体验。
在一些学术论文中,经常会看到用「相关性矩阵(correlation matrix)」 去表示数据集中每队数据变量间的关系,可以实现对数据集大致情况的一个快速预览,常常用于探索性分析。本期推文,小编就汇总一下相关性矩阵的R和Python的绘制方法。
今天小编给大家介绍一种”凹凸图(bump charts)“的绘制方法,其绘图函数主要来自R包-ggbump,本期的主要内容如下:
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。
上一篇文章,我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制),本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制,主要涉及的知识点如下:
今天这篇推文小编写一些基础的内容:如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制,主要内容如下:
我们对事物的看法各不相同,有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
在分享完即可统计又可可视化绘制的优秀可视化包后(具体内容可看统计绘图 | 既能统计分析又能可视化绘制的技能 。就有小伙伴私信问我“需要绘制出版级别的可视化图表有什么快速的方法?“。鉴于我是一个比较宠粉的小编,几天就给大家推荐一个技巧,让你快速绘制出符合出版要求绘图技能。主要内容如下:
今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。主要内容如下:
IPython中的‘I’即代表交互的意思,所以IPython提供了丰富的工具,能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令,就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法,供Python爱好者参考。
什么是IPython?可能很多人已经在用,却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释:
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程,也算是自己的一个基础知识积累和巩固,希望和大家一同学习进步。这期的推文是关于散点图的绘制,主要知识点如下:
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
圆角:把直角 改成 圆角 操作,点击圆角的图标打上一个r(指定圆角半径) + 输入半径(看你自身数入,假设这里输入的值为5),选择两个直线的点分别点击左右上下是任意点击的。
今天给大家介绍一个小编在查阅资料时发现的一个非常棒的可视化绘制工具-R-WVPlots包,该包提供多个优秀可视化绘制函数,如:ROC曲线、增益曲线(gain curve)、具有边际分布的散点图(scatter plot with marginal distributions)、具有边际密度的条件散点图(conditioned scatter plot with marginal densities) 等。具体内容包括:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云