此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
这是本教程第1部分的延续。在本部分中，我们将介绍文本工具，对齐以及在Sketch中使用导入的矢量图形。
符号非常适合组织您经常重复使用的设计元素。在这个例子中，让我们将袜子猴子图标变成符号。选择图标后，查看顶部菜单栏并选择“创建符号”
图表是数据探索过程的基础，它们让我们更好地理解我们的数据——例如，帮助识别异常值或所需要做的数据处理或者作为建立机器学习模型提供新的想法和方式。绘制图表是任何数据科学报告的重要组成部分。
科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图
导读：制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分，例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者为建模提供一些想法。对于其他人来说，构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件，但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法： 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴，并在它们上调用方法（即“面向对象 (OO) 样式”）。
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。
matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请注意，这里和文档中的大多数位置中的『轴域』（axes）是指图形的一部分（两条坐标轴围成的区域），而不是指代多于一个轴的严格数学术语）。
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。
Matplotlib 是一个非常简单而又完善的开源绘图库。那么它到底有多简单呢？ 基本知识 首先官方文档奉上 下面，我们通过 3 行代码绘制一张简单的折线图。 from matplotlib imp
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中，NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具，支持编排、图谱与大模型间的交互。之前，NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法，并展示了相关示例与效果。
matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。
关于箭头和注释风格的更多介绍与示例，可以在 Matplotlib 的画廊gallery[1]中看到，尤其推荐
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。
第一步：准备数据，使用的数据包括三列，len长度，supp是分类变量，dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。
本文中将前段时间写的plotly-express可视化库的相关技巧进行整理，方便后续快速实现调用
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，为数据科学家提供了丰富的工具和功能，可以以直观的方式呈现数据。
图例往往位于图形的一角或一侧，用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明，对于理解图形有重要的作用。
Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。
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)。
写着神经网络计算代码，对矩阵计算想整个清晰的展示方式，就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下，看看有没有人分享过代码？
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。
Plotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库，它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。
通过信息抽取技术实现实体、关系抽取任务。通过光学字符识别能力扩大企业公告 pdf 的识别来源。通过对开源数据集及开源深度学习解决方案实现预训练语言模型训练工作、实体识别训练工作、关系抽取训练工作。
在《如何高效实践卡片式写作？》和《如何用卡片法写论文？》两篇文章中，我为你详细介绍了卢曼的卡片盒式（slipbox）笔记和写作方法。尤其是谈及了它在学术写作中的用法。
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用 ，Matplotlib也是深度学习的常用绘图库，主要是将训练的成果进行图形化，因为这样更直观，更方便发现训练中的问题，今天来学习下，走起！！
tight_layout会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。这是个实验特性，可能在一些情况下不工作。它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。
上面的图片来自Trajes Fatais：Feats of Fate游戏，我作为首席开发者从事该游戏的制作。长话短说，每个精灵要绘制大约一小时，每个角色平均要绘制五百个精灵。在“游戏的机器学习辅助资料生成：像素绘画Sprite表格研究”中，我们探索了Pix2Pix架构来自动生产Sprite的流程，将每个Sprite花费的平均时间减少了15分钟（〜25％）。这是我们首次发表的有关精灵生成的工作，我们希望在将来进一步改进它。
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib，Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用，对 Python 的其他库（比如 Numpy/Pandas/Scipy）有很好的支持。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
论文题目: From Relational Pooling to Subgraph GNNs: A Universal Framework for More Expressive Graph Neural Networks
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
Plotly-express-16-绘制技巧（一） 本文中介绍的是利用Plotly绘图小技巧： 图片的保存：jupyter notebook下的保存和指定路径下的保存 柱状图的颜色改变（避免同样的颜色
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
不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
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：
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Exemplar CNNs and Information Maximization》，雷锋网 AI 研习社独家首发。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 前几周，我针对一篇题为《Unsupervised Learning by Predicting Noise》的论文写了自己的解读和看法。在文章中，我提到了解读这一方法的另一个角度——信息最大化，即寻找有限熵数据的非线性表征，同时最大程度地保留输入的信息。 在那篇文章中，我简单地提了一下“Exemplar-CNNs”的方
在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前，先来简单了解下 Matplotlib。
matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。每一个 pyplot 函数都会改变 figure，比如创建figure，在figure中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，添加 labels 等。matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。
熟悉物流仿真软件的人可能已经猜到了。我上边的图是用物流仿真软件Flexsim做的，可以认为是像素粒子图，因为图里的每个像素点都是由物料单元（球体）表示出来的。
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