用Matplotlib模拟雨 动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。...因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。 上图是模拟雨的图像。此图由Matplotlib绘图库绘制而成，该绘图库常常被认为是python可视化数据包的原始数据组。...· 最后，在第14行到第18行，定义动画函数，该函数以帧数（i）作为参数，并创建一个正弦波（或任意其他的动画），而其移动取决于i的值。...、传感器数据等其他与时间相关的动态数据时，实时更新图就会派上用场。...我们绘制一个基图，在更多的数据被输入系统后，基图就会自动更新。现在，来绘制某假定公司某月内的股价图。
通过Matplotlib其实我们也可以绘制动态的算法关键过程，下面拿插入排序作为例子看Matplotlib如何绘制动态图。 玩扑克时的抓牌环节很契合插入排序的执行过程。...我们通常的做法就是从左到右或从右到左扫描以找到当前牌的位置，初始化时我们可以新建一个数组作为始终有序的结果集，也可以直接用原来的数组空间进行交换操作，整体时间复杂度是O(n^2)。...Matplotlib将动图相关的接口封装在matplotlib.animation里，FuncAnimation(fig,func,frames)通过重复调用func里的画图函数在fig上形成动图。...因为df也具有时间属性，这次只用A、B、C三行的数据绘制动态折线图，改一下数据处理并将ax.bar()换成ax.plot，成果如图。 ?...形状绘制深入 在上篇的图表元素调校部分简单提到了在画布上加椭圆、矩形的代码，这里再细化一下Matplotlib可以绘制的形状。
Google Colab发布短短半年时间，受到了众多机器学习小伙伴的追捧。...可是，Colab也有不友好的地方：机器学习第一步，也就是用可视化图表分析数据的时候，你就可能遇到困难。想在Colab里绘制动图，比在Jupyter Notebooks里难多了。...Jupyter Notebooks中，可以很容易地运行matplotlib库中的动图接口，但Colab中，就需要开动脑筋。...为了在Google Colab中绘制动图，名叫Navjot的小哥在Medium上提出了一种方法。 ?...任务：绘制y= sin(x)曲线，并得到每个点切线的动画。
动效设计人员在Adobe After Effects中设计动画； (2)....，并且描述每个元素的动画执行路径和执行时间）。...Lottie的读取这些数据，然后绘制到屏幕上。 首先要解析json，建立数据到对象的映射，然后根据数据对象创建合适的Drawable绘制到view上，动画的实现可以通过操作读取到的元素完成。...代码分析 lottie依赖onDetachedFromWindow停止动画，动画的play可能是异步的，在onDetachedFromWindow 中会判断当前是否在动画中，如果在动画中才会停止动画，删除异步任务...，但此时可能并不再动画中，但有一个已经post出去的异步任务，在detach 后动画会执行。
❝本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具...Kepler.gl制作常规地图非常简单方便，稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法，但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能，譬如之前写过的Python+Kepler.gl...() 图1 需要注意我们的数据中除了必要的经纬度点信息之外，包含了tpep_pickup_datetime与tpep_dropoff_datetime两列日期格式的数据，这是绘制日期轮播地图的关键，...： 图7 地图右下角随即出现时间轮播部件： 图8 可以在时间轮播部件中设置时间窗口跨度、播放速度等，下面是我制作出的效果，因为动图录制帧数不宜太高，实际比动图中要流畅很多，你也可以自己自由探索：...图9 对于其他格式的数据譬如GeoJSON，同样适用，只需要属性表中一定存在时间类型信息即可，以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论。
本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具...Kepler.gl制作常规地图非常简单方便，稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法，但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能，譬如之前写过的（数据科学学习手札85...图1 需要注意我们的数据中除了必要的经纬度点信息之外，包含了tpep_pickup_datetime与tpep_dropoff_datetime两列日期格式的数据，这是绘制日期轮播地图的关键，即我们的数据集中针对每行数据记录必须有与之相对应的时间信息...图8 可以在时间轮播部件中设置时间窗口跨度、播放速度等，下面是我制作出的效果，因为动图录制帧数不宜太高，实际比动图中要流畅很多，你也可以自己自由探索： image.png 图9 ---- 对于其他格式的数据譬如...GeoJSON，同样适用，只需要属性表中一定存在时间类型信息即可，以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论。
让我们逐个介绍它们： 我们导入seaborn，这是这个简单例子所必需的唯一库。 在幕后，seaborn使用matplotlib绘制情节。...如果你喜欢matplotlib默认或喜欢不同的主题，你可以跳过这一步，仍然使用seaborn绘图功能。 我们加载一个示例数据集。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...但 PandasGUI 在 Grapher 部分下提供了使用 plotly 绘制的交互式图形。 我们通过将fare拖放到x下来创建fare的直方图。...如果您想快速概览数据，从检查汇总统计数据到绘制数据，PandasGUI 是一个很好的工具，可以轻松完成，无需代码。
在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...我们经常需要降低（下采样）或增加（上采样）时间序列数据的频率。如果我们有每日或每月的销售数据，将其降采样为季度数据可能是有用的。或者，我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。...Matplotlib可视化时间序列数据 Matplotlib使我们可以轻松地可视化Pandas时间序列数据。...苹果公司的销售在第四季度达到峰值就是亚马逊收入中的一个季节性模式的例子。 周期性 周期性指的是在不规则时间间隔内观察到的明显重复模式，如商业周期。...严格平稳：数学定义的平稳过程。 在一个平稳的时间序列中，时间序列的均值和标准差是恒定的。此外，没有季节性、周期性或其他与时间相关的结构。通常首先查看时间序列是否平稳，以更容易理解。
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具，掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。...本例数据来源于网络，某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据，使用多个工具来绘制多级雷达图，即在一组同心圆上填充不规则五边形，其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。...首先导入数据到PowerBI内，数据导入有多种方法，因为这里数据量不多，我直接使用复制粘贴的方法。首先创建表，然后直接粘贴数据，最后加载即可。 ? 如果你是第一次绘制雷达图，这一步就是必须的。...不过只要你稍微掌握Python或R语言，这个雷达图还是可以信手捏来的。（下面以Python为例） 下面用绘图模块matplotlib绘制雷达图，具体代码如下所示。...他就是跟PowerBI集成到一起了，小编认为，在PowerBI中可以用Python代码绘制PowerBI不能绘制，或难以绘制的一些复杂图形，作为PowerBI的一个补充，这样才是强强联合，否则就是本末倒置了
不规则的图形的绘制比较特殊，它同于规则图形已有绘制公式的情况，它有可能是任意的线条组成。Canvas 为画不规则形状，提供了 Path 这个类。...然后看动效的效果图，好像这个不规则的正弦曲线有一个固定的速率向前在运动。 看来为了实现这个动效图，还得把都已经还给老师的那点可怜的数学知识捡起来。...但是对于上图中的正弦曲线如果做到呢？ 难道需要将一组正弦曲线的每个点上下连接，使用渐变进行绘制？ 那样计算量将会是非常巨大的！那又有其他什么好的方法呢？...上面内存使用的情况，也被称为内存抖动，它除了在周期性的调用过程中出现，另外一个高发场景是在for循环中分配、释放内存。它影响的不仅仅是自绘动画中，其他场景下也需要尽量避免。...5、优化绘制的步骤 什么？ 经过上面几个步骤的优化，动画还是卡顿？不要慌，这里再提供一个精确分析卡顿的工具。 Android 还为我们提供了能够追踪监控每个方法执行时间的工具 TraceView。
它为利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了面向对象的应用程序接口。...fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) Matplotlib在Figures（窗口）上绘制数据图，每个数据可以包含一个或多个...使用轴创建图形的最简单方法是使用，pyplot.subplots然后我们可以 Axes.plot在轴上绘制一些数据： ---- matlab中不用画轴,就像这样 Matlab m里面也有相似得用法, 接下来看看图形要素...Matplotlib提供了几种方法，以稍微改变绘制外观（达到可设置的公差）为代价，大大减少了渲染时间。减少渲染时间的可用方法取决于所创建绘图的类型。...(x, y, markevery=10) markevery参数允许进行简单的二次采样，或尝试均匀间隔（沿x轴）采样。
它是进行时间序列预测的一个Python附加内容。 两个SciPy库为大多数人提供了基础; 他们是NumPy用于提供高效的数组操作，Matplotlib用于绘制数据。...它建立在SciPy生态系统的基础之上，主要使用NumPy数组，但提供了方便易用的_DataFrame_和_Series_数据结构来表示数据。 pandas 提供了对时间序列数据支持的特别关注。...重采样、下采样和聚集等重采样方法 statsmodels statsmodels库提供统计建模的工具。...在本节中，我们介绍如何安装Python环境并进行时间序列预测。 如何安装Python 第一步是安装Python。我推荐使用Python 2.7或Python 3.5。...例如，两种常用的方法是在您的平台上使用包管理（例如 ，RedHat 上的dnf或OS X 上的macports）或使用Python包管理工具（如pip）。
本文将讲解如何在Lighthouse等云服务器上通过display、Python、Matplotlib等工具查看和绘制各类图表。...0x03 安装Matplotlib Matplotlib简介 Matplotlib，是用于绘制各种图表（包括静态图、动图、甚至交互图）的Python库。...Matplotlib当前已经到v3版本，是Python社区最流行的绘图工具，因其简单的接口使用以及愈发丰富活跃的社区，已被广泛地应用于各类科研教学、工程实验实践、项目分析等各类涉及数据分析的实用场景。...0x06 小结 相信看到这里，你已经对在Lighthouse云服务器上如何用Python/Matplotlib等工具绘图有了基本的认识和掌握，是不是感觉蛮有意思的呢？...其实Matplotlib功能非常强大，还有对散点图、热度图、3D图等多种支持，甚至还可以保存绘制过程为动图/视频，更加直观的显示数据之间的关系。
就在国庆假期，B站上有名叫“拯救世界的狗子”的Up主，使用AI生成图画工具Midjourney给《漠河舞厅》整首歌配了一条MV。...Up主“拯救世界的狗子”也为《漠河舞厅》这首歌叙述的故事所感动，并且依据这首歌的创作背景和歌词努力向AI描述了一个瑰丽的世界。 当歌词唱到，“如果有时间，你会来看一看我吧？看大雪如何衰老的。”...与草野上两个相距得很远、互相守望的人，静静地站在绿油油的极光下，怕似惊扰到对方，而唯一在动的事物是刚刚吹拂过绿树和耳畔的风。...如果在AI作画时只输入歌词，这样的文字描述对于AI来说远远不够，必须要由人类作者把想象的画面精准地描述出来，AI才可以听懂要绘制怎样的画作，而且AI作画不是一蹴而就的，需要人类创作者在n张有相同或相似描述的图像中选出最贴合歌词意象的那一张...许多AI生成图画工具在深度学习阶段使用的数据库大都来自欧美的图片网站，使得AI们都不太擅长画亚洲人的脸和东方的意象。
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...使用Matplotlib和Seaborn，你可以通过其他库或工具来实现交互性，如Plotly、Bokeh等。...高级主题：时间序列可视化和面向对象的绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中，我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大的工具来可视化时间序列。...Pandas创建了一个简单的时间序列数据，并使用Matplotlib绘制了折线图。...避免绘制过多数据点： 对于大型数据集，可以通过降采样等方法减少数据点的数量。 异步渲染： 在一些情况下，使用异步渲染可以提高交互性图表的响应速度。
Jeff Whitaker最初写了Basemap来帮助他的研究（气候和天气预报），因为当时 CDAT是python中用于绘制地图投影数据的唯一其他工具。...这些数据集可用于在几种不同分辨率的地图上绘制海岸线，河流和政治边界。相关的Basemap方法是： drawcoastlines()：画海岸线。...在这里插入图片描述 使用basemap是为了如何绘制数据，而不是简单看下图片 以下是一些可用的绘图功能 物理边界和水体 DrawCoastlines（）：绘制大陆海岸线 drawlsmask（）：在陆地和海洋之间绘制一个遮罩...在这里插入图片描述 在地图上绘制数据 使用“basemap”实例将纬度和经度坐标投影到“x，y”坐标 其中一些特定于地图的方法是： Contour（）/Contourf（）：绘制轮廓线或填充轮廓 imshow...（）：绘制图像 pcolor（）/pcolormesh（）：为不规则/规则网格绘制伪彩色图 plot（）：绘制线条和/或标记。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...我们也可以用.mean（）或.sum（）做10天的平均值或10天的总和。请记住，这10天的平均值是10天的平均值，而不是移动平均值。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...如果你喜欢的话，这是更高级的Pandas功能，你可以从中了解更多。 我们想要绘制烛形数据以及成交量数据。我们不必重新采样数据，应该，因为它与10D定价数据相比太细致。
H5页面承载GIF图片的方式相对以下要介绍的其他方法，是最省成本，最为简便的。只需要以背景图片/内容图片的形式在页面上进行引用即可。...动效制作手法2：逐帧动画 逐帧动画即是利用一张等间距的动画分解逐帧图片，由js脚本模拟编写或是使用css3新属性step()制作而成。step()在移动端的兼容性是很好的，但使用比较小众。...Animation可以我们设定keyframes的值，让元素在一段时间内完成多个动作。 ? 然而我们如何高质高效把动画设计传达给工程师呢？...这里来个小小的Tips：建议使用“案例Demo或者分镜头脚本+动画属性分解表+素材切图”的套装！ 以下图为例：这是一个点击反馈的小动画，在无法提供Demo的时候，我们可以使用”动画属性分解表”的方式。...所以它可以很方便的存为文档格式。而页面中的引用，也是简单的将此文本引入即可。这里必须要注意的点是：如果你想制作一个SVG动画，请一定要使用AI工具绘制输出矢量图给到工程师同学哦。 ? ?
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