在Seaborn的使用中，是可以针对数据类型而选择合适的颜色，并且使用选择的颜色进行可视化，节省了大量的可视化的颜色调整工作。
可是学习色彩设计，又是十分费工夫的一件事，不仅要搞明白RGB、CMYK等各种颜色体系，搞懂各种配色方法，重点是还要看大量的案例，培养良好的审美观，防止自己做出来的东西辣眼睛……
色盲是并不罕见的一种遗传性疾病，我国男性色盲患病率可达5%，而白人男性更是高达8%。这些色盲患者和我们一样工作在各种领域，在论文送审中也可能会遇到色盲审稿人。假如论文送给三位白人男性审稿人，其中至少一人是色盲的概率高达22%。因此，为论文的图片选取一种对色盲友好的配色方案是很重要的，能确保准确的展示我们的研究成果，同时体现了人性关怀。
为更好地了解肿瘤浸润T细胞的全貌，揭示癌种间的共性和特殊性，研究团队对来自21种癌症类型316名患者的肿瘤、癌旁组织和血液样本进行了scRNA测序，获得了更多癌种的T细胞数据，包括骨髓瘤、淋巴瘤、肾癌、卵巢癌、子宫内膜癌、食道癌、甲状腺癌、乳腺癌、胃癌和胰腺癌等。同时，研究团队通过创新生物信息方法整合了已发表的scRNA-seq T细胞数据，构建了系统的单细胞水平泛癌T细胞图谱（图1），涵盖了397,810个高质量T细胞数据。
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
颜色对我们日常生活中的感知和情感有着重大影响。如果使用得当，颜色可以引起用户的特定反应。本文将专注于两种特殊的颜色 - 红色和绿色。理由如下：
2017-12-10 10:58
在数字产品的用户体验设计中，只有在最理想的情况中，才能做到让用户和应用程序百分之百地顺畅交互，并且不出现任何错误、技术故障以及其他不可预测的状况。
虽然现在大家已经可以很容易的找到一些非常不错的配色，但是为数据可视化进行配色仍然是个很有挑战性的事情。
每次人们发现我是色盲后，总会问我同样的问题：“所以，这个是什么颜色？”95%的时候我都回答正确，紧跟而来的是，“等等，如果你能分辨这是{插入颜色}，那么你怎么可能是色盲？你都看到什么了？”解释色盲的原理的乐趣就来自这里，同时也对我的职业道路产生了很大影响。
众所周知，Python 的应用是非常广泛的，今天我们就通过 matplotlib 库学习下如何制作精美的子弹图
导读：如果你有时间只专注于改进图表中的一件事，那就选择改进颜色。大多数软件无法直观地挑选与你的背景匹配的颜色。
在解决数据科学任务和挑战方面，Python继续处于领先地位。去年，我对当时热门的Python库进行了总结。今年，我在当中加入新的库，重新对2018年热门Python库进行全面盘点。
颜色需要有自身的意义。不同的颜色表示不同的分组，相近的颜色表示同一个分组；配色需要展现数据逻辑关系，突出关键数据，比如重要的数据用深色或暖色表示，不重要的数据用浅色或冷色表示。
在非常早期的互联网，链接就已经是一个基础的交互元素了。直到现在仍然非常流行：研究表明链接是人们在上网时最流行的操作之一。在过去的30年里，设计师们尝试过设计各式各样的链接，但有一点不会变：下划线。那个蓝色的带下划线的超链接是互联网中最明确并且最好理解的习惯之一。
CPU （Central Processing Unit）作为整个冯·诺依曼架构的控制与运算中心，终其一生都在执行没有边界的指令，用无差别的计算支撑起智能时代“算力取之不尽用之不竭”的梦。 但这样的计算并不是100%有意义的：糟糕的算法设计造成了大量的重复计算；忽视局部性与连续性的代码用cache miss粗暴地蹂躏着多级缓存，甚至触发频繁的cpu stall；低效的调度和密集的资源竞争拉低了程序的整体运行效率与吞吐...etc 因此在CS的不同领域，不管是kernel，语言运行时，网络，存储...都结合了各自的场景，催生出了无数的策略以最小化“等待”的计算量，让宝贵的算力尽可能服务于真正有价值的指令。本文罗列的的例子也许并不是那么apple to apple，但它们都从不同的视角给我启发，且有一定的共通。
最近恰好看到一个包viridis，旨在画出更容易被色盲和/或色觉缺陷者阅读的、以及更好地以灰度显示的图。
在基础图中使用RColorBrewer调色板，brewer.pal（）函数用于生成颜色矢量。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
当我们评价一款app时，配色应该是仅次于其功能性的另一主要因素。现如今人机交互主要通过GUI来实现，色彩在交互过程中扮演着重要的角色。良好的色彩搭配会帮助用户发现页面中的重点，找到他们急于寻找的元素，更好的了解app的操作流程。每款app都会有一套其独有的配色方案。建立一套app的配色方案是件很困难的事情，因为理论上说你有无数种的组合方式。App中的色彩应用究竟有哪些重点呢？配色方案的建立又有着哪些套路呢？ 色彩的数目 在app的界面中，尽量不要使用过多的颜色。诚然，过少的颜色搭配很难第一眼就能吸引住用户。但是你的app毕竟不是一锤子买卖，把用户吸引来就完事了。特别现在很多app都是偏工具类的，用户会经常使用app，那么页面中过多的颜色会让用户抓不到重点，影响用户体验。 多伦多大学曾经做过一项调查，发现大部分用户都倾向于一个app页面中只有2—3款颜色。 配色原则 好吧，我们已经知道了用户只喜欢2到3款颜色。那么我们怎么才能正确的挑出那2到3款颜色呢？色轮可以帮助我们。
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来？擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib，一个很强大的可视化库，不过它的局限也非常严重，制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair，一个 Vega-Lite 的包装器，也许这些概念你都还不没了解过，接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
甘特图又称为横道图、条状图，它是以作业排序为目的，将活动与时间联系起来的最早尝试的工具之一，能够很直观地显示项目、进度等和时间的内在关系随着时间的进展情况，在管理和生产活动中被广泛使用。
小序：做数据可视化的时候，很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计，可是明明前端图表库已经设定好是这样这样，她非得那样那样；所以，为难咱前端切图仔，必须得掌握点理论知识，才有可能和妹纸进一步的沟通，从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序（设计、运营、迭代等）都高度依赖数据，由数据来驱动，我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而，时不时的，我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以，需要做点什么，来尽力规避这种“混乱”，能否梳理出一些简单的规则来改变这一点？ 规则的魅力并不
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
以下内容由Mockplus团队翻译整理，仅供学习交流，Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 每个系统都会出现暂停工作的时候，它可能是用户的错误操作或系统故障导致的。在这两种情况下，设计一个完美的错误信息尤为重要，因为它能有效提高用户体验。如何制作一个完美的错误信息？它往往包含以下3个重要部分： ●清楚的文本信息。 ●正确的放置。 ●良好的视觉设计。 第一部分：清楚的文本信息 1.错误信息应该清楚明了 错误信息应该明确告诉用户问题是什么，为什么会发生，以及如何处理。首先你要将错误信息视
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样，尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质，它使我们在开发 Python 程序时，专注的是解决问题，而不是搞明白语言本身。
如果只是为了回答标题问题，两个字就可以：不是。但还是想顺便说说，零知识证明（ZKP）究竟是什么。
最近几天某公司产品提出了一个需求:"手机主题颜色随手机壳颜色变化"，但是程序猿大哥不答应了，你这个触及到我的知识盲区了！
参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
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。
*有没有彩虹一个给我* 今天全世界的朋友圈应该都被北京的彩虹刷屏，一边哼唱周董的彩虹一边看美景美图的你们会不会忽然想到这样一个问题，你所看到彩虹的颜色是它的真实颜色吗？颜色真的真实存在吗？ 在回答这个
日常生活中，当遇到生日日期相同的彼此，总会显露略带浮夸的惊喜：“缘分如此的神奇！”。
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 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MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
理论上，常人的肉眼是三色视觉（Trichromacy），通过三种视锥细胞（也可以说感光色素）来生成蓝色、绿色和红色的波长。但是，肉眼的不足之处是存在同色异谱色（metamers），也就是说尽管色彩看起来相同，但实际上是由不同光谱组成的。
颜色的选择是创建有效图表的主要因素。一组好的颜色将突出您希望数据讲述的故事，糟糕的颜色会隐藏或分散可视化数据的目的。
本期责编：Sophie 文 | Samantha Zhang 来源 | GRAPHIQ 摘要：虽然如今好的配色方案已经唾手可得，但为数据可视化找到合适的配色方案，却仍是一项巨大挑战。 在Graphiq，事情甚至更加棘手，因为我们要通过上千种各不相同的数据集合来传递信息，它们有着各自迥异的视觉表现。 目前的问题 我们没有立刻开始建立自己的配色表，而是发起了一些调查，研究网络上已存在的配色方案。令人惊讶的是，我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。 问题1：辨
定义 百度百科中关于零知识证明的定义如下：零知识证明(Zero—Knowledge Proof)，是由S.Goldwasser、S.Micali及C.Rackoff在20世纪80年代初提出的。 它指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。 证明者向验证者证明并使其相信自己知道或拥有某一消息，但证明过程不能向验证者泄漏任何关于被证明消息的信息。大量事实证明，零知识证明在密码
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
Figma是一个涵盖设计，协作等功能于一体的绝佳工具，借助插件功能，更是可以让设计师如虎添翼，改善你的工作流程。
我们收集了10条提高网站可访问性的建议以保证网站你的网站对任何人都是友好的，包括残疾人。
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
我们花短短的时间，来从根本上了解一下matplotlib的架构，各种名词是什么意思，一个正常的画图程序是什么。
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！
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