本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。...从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...这使其不太像Julia，例如Gadfly，但另一方面，熟悉Vega-Lite的人很容易学会如何使用VegaLite。...其规范不仅描述了可视化效果，还描述了事件、兴趣点以及如何对这些事件作出反应的规则。但这个特性超出了本文的范围。...为此，我们可以使用Julia对subregions_cum-DataFrame进行排序（与在Gadfly示例中所做的一样），但VegaLite提供了使用sort属性在图形引擎中对数据进行排序的可能性。
统计图 在 Julia 中，有好几种扩展包可以绘制统计图，其中最重要的是：Gadfly、Plotly、Bokeh、Winston 和 Vega。...在使用 Gadfly 创建可视化产品之前，最好将所有的变量保存在数据框中。 在所有的 Gadfly 统计图中，你可以在 plot()函数中使用如下参数为统计图做标记。...不管数据集的维度如何，你都可以使用 tSNE 扩展包中的 t-SNE 算法对整个数据集进行可视化。 你可以保存创建出的统计图，使用 Cairo 扩展包，可以将其保存在一个对象中。...假设检验 如果你对变量之间的关系有些猜想，假设检验就是检验这些猜想的可靠性的一种非常好的方法。可以使用 HypothesisTests 扩展包中的工具进行假设检验。最常用的假设检验方法如下。...3．在一个分类问题中，在什么条件下，你可以使用相关性来表示一个特征与分类变量一致的程度？ 4．选择一个数据集进行探索，并记下所有有价值的发现。 5．对于不规则分布的变量，可以进行t-检验吗？
带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 ? 03 排序（Ranking） 15....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?
带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 03 排序（Ranking） 15....密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26....在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.
带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。...面积图（Area Chart） 通过对轴和线之间的区域进行着色，面积图不仅强调峰和谷，而且还强调高点和低点的持续时间。高点持续时间越长，线下面积越大。 03 排序（Ranking） 15....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26.
3、带线性回归最佳拟合线的散点图 （Scatter plot with linear regression line of best fit） 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...30、分类图 （Categorical Plots） 由 seaborn库 提供的分类图可用于可视化彼此相关的2个或更多分类变量的计数分布。
MLJ是一个用纯Julia编写的开源机器学习工具箱，它提供了一个统一的界面，用于与目前分散在不同Julia软件包中的有监督和无监督学习模型进行交互。...普遍采用分类数据类型：使模型实现能够正确地考虑训练中看到的类而不是评估中的类。 团队计划在不久的将来进行增强，包括Flux.jl深度学习模型的集成，以及使用自动微分的连续超参数的梯度下降调整。...为何选择MLJ而不是ScitkitLearn.jl 为Julia用户提供的另一种机器学习工具箱是ScikitLearn.jl，最初用作流行的python库scikit-learn的Julia包装器，用Julia...网络具有“智能”训练（在参数更改后仅重新训练必要的组件），并且最终将使用DAG调度程序进行训练。在Julia的元编程功能的帮助下，构建通用架构（如线性流水线和堆栈）将是单线操作。...然而，用户在重新标记的分类数据上训练模型只是为了发现对测试集的评估，却使代码崩溃，因为分类特征具有在训练中未观察到的值。而MLJ通过坚持使用分类数据类型并坚持MLJ模型实现保留类池来缓解此类问题。
最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签（还有图例）。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...ggplot函数设置图形但没有自己的视觉输出。使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...用几何函数指定图的类型 ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示。目前，有37个几何函数可供使用。以下列出常用的函数。...选项 详述 color 对点、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，...指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序，labels
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。...实现的距离评估模块 Decision Tree —决策树分类器及回归分析器 Neural —Julia 实现的神经网络 MCMC —Julia 下的 MCMC 工具 GLM —Julia 写的广义线性模型包...saliency —积分图像的代码和工具，用来从快速积分直方图中寻找兴趣点。...—处理图像的 Matlab 包 gamic—图像算法纯 Matlab 高效实现，对 MatlabBGL 的 mex 函数是个补充。...mne-python-notebooks—使用 mne-python 进行 EEG/MEG 数据处理的 IPython 笔记 pandas cookbook—使用 Python pandas 库的方法书
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。...实现的距离评估模块 Decision Tree —决策树分类器及回归分析器 Neural —Julia实现的神经网络 MCMC —Julia下的MCMC工具 GLM —Julia写的广义线性模型包 Online...—积分图像的代码和工具，用来从快速积分直方图中寻找兴趣点。...—处理图像的Matlab包 gamic—图像算法纯Matlab高效实现，对MatlabBGL的mex函数是个补充。...mne-python-notebooks—使用 mne-python进行EEG/MEG数据处理的IPython笔记 pandas cookbook—使用Python pandas库的方法书。
借助 @atomic 宏，现在可以更高效地以原子的方式去访问和更新可变结构体内的成员变量。在今年的 JuliaCon 上，Jameson Nash 给大家展示了如何使用该特性。...基于对代码块的执行顺序进行依赖分析，它提供了一个自动执行代码并更新结果的编程体验。...绘图工具箱：Makie 焕然一新, AlgebraOfGraphics 让人眼前一亮 Julia 绘图生态下比较稳定的主流工具箱中，GR.jl 自从去年切换到可以借助镜像进行分发的 jll artifacts...一直以来，Julia 的主流绘图工具箱都是对其他语言绘图工具箱的封装，例如 GR.jl 基于 C 语言的 GR、PyPlot 基于 Python 下的 Matplotlib。...受限于 Julia 本身的编译延迟问题，在 Makie 下进行首次绘图需要等待几分钟的编译时间，这一直是 Makie 的一个主要痛点，因此在使用体验上还不是非常理想。
Samsara对于线性代数、数据结构和统计操作都有着很好的支持，而且可以通过Scala的Mahout扩展或Mahout库来进行定制。Samara对很多常见算法都进行了重写因此速度上有一定的提升。...Apache Storm GitHub地址https://github.com/apache/storm/ 4.NTLK(自然语言处理工具箱) NTLK是用于开发Python自然语言相关应用的一个工具包...mLoss网站上列出的软件中较为流行的有： dlib ml:机器学习算法的C++库 R-Cran-Caret:分类和回归训练库 Shogun:为SVM所设计的机器学习工具箱，适用于Python、Matlab...虽然它的语法和其他技术计算环境的语法差不多，但Julia现在的使用范围还比较窄。Julia支持分布式并行计算还有着完备的高精度数学函数库。...应用包括股票价格、天气以及电力负载的预测。 降维:用于减少随机变量的个数。算法包括主成分分析、特征选择、乔里斯基分解和矩阵分解。
目前该程序提供了可供复用的函数达200多个，集成了开展检验所需的基础函数（包括数据的读写、插值、累加、平均、选取、分组等）、检验算法（包括各类二分类、多分类、连续型变量、概率预报和集合预报的检验等）和检验图形产品...有无预报检验 综合检验图performance() 绘制二分类预报的综合检验图，其横坐标为成功率，纵坐标为命中率，并绘制了等bias和等ts曲线辅助线，检验结果以圆点方式显示在图中，从而可以直接浏览成功率...图中横坐标和纵坐标取值范围自动设为一致，并在图形中间添加了完美预报的参考线。 ?...时间序列对比 多模式多时效对比图time_list_line() 将不同时刻起报的预报和实况在同一张图中进行显示对比，便于及时发现问题，以曲线的方式叠加显示。 ?...对检验工作有着强需求的小伙伴赶快来试试吧。
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...scale_color_colorblind()函数综上，第一部分绘图（注：此图中的spiecies为分类变量可改变形状，对色盲群体友好）ggplot( data = penguins, mapping...&分类变量箱线图——一种用于描述分布的位置度量（百分位数）的视觉速记，也能识别潜在的异常值框上下界之间距离称为四分位距 （IQR），从分布的第 25 个百分位数延伸到第 75 个百分位数；中位数，框中间的一条线...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
它是完全用Julia写的开源机器学习工具箱，提供了统一的界面，用于和目前分散在不同Julia软件包中的有监督、无监督学习模型进行交互。...Julia已经有了一个很棒的机器学习工具箱ScitkitLearn.jl，为Julia用户提供了对成熟且庞大的机器学习模型库的访问，那为什么我要抛弃ScitkitLearn.jl用MLJ呢？...模型元数据的注册表 在ScikitLearn.jl中，必须从文档中收集可用模型的列表，以及模型元数据（模型是否处理分类输入，是否可以进行概率预测等）。...网络具有“智能”训练，即在参数更改后仅重新训练必要的组件；并且最终将使用DAG调度程序进行训练。在Julia的元编程功能的帮助下，构建通用架构（如线性pipeline和堆栈）将是单线操作。...Julia团队宣称当用户在重新标记的分类数据上训练模型之后，由于分类特征出现了在训练中未观察到的值，导致代码崩溃。而MLJ则通过坚持使用分类数据类型，并坚持MLJ模型实现保留类池来缓解此类问题。
5.3 使用不同于默认设置的点形 Q：如何更改散点图中默认的数据点的点形？...Q：如何使用散点图中的颜色和大小属性来表示第三个连续变量？...当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec <- HairEyeColor...A：散点图矩阵是一种对多个变量两两之间的关系进行可视化的有效方法。...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。
R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图 两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量...： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量x变化。...，变量Temp如何随变量Ozone变化。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。
例如，对于数值型数据，它可以绘制出散点图；对于分类数据，它可以绘制出箱线图；对于一些统计模型，它可以绘制出相应的图形，比如对于生存分析，它可以绘制出生存曲线。...Prewt 的频数分布，由于函数 hist( )中没有设置任何参数，图中使用了默认的组距、坐标轴标签和标题等。...，在下图中添加了手工标注。...1.31, -2.45, "Upper quantile") text(1.13, -7, "←—— Whisker") text(1.2, -12.2, "Upper hinge") 平行排列的箱线图可以用于比较在某个分类变量各个类别下某指标的分布...vioplot 包里的函数 vioplot( )可用于绘制小提琴图，使用前请先安装并加载该包。
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