大家好，我是南南，众所周知，我是一个很喜欢扯淡的人，所以写的文章也很扯淡，所以不要太较真，你要犟那就是你对，毕竟我也不是啥专业人士。
其原因有两条：一是看似简单的数学公式可以生成十分复杂的图像图形，二是看似十分复杂的图像图形可以由简单的数学公式实现。
2300多年前，被称为“几何之父”的古希腊数学家欧几里得，结合了前人思想，加上自己在几何方面的研究，最终创造出不朽之作《几何原本》。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
当我们需要用更直观有效的形式来展现各类大数据信息时，热力图无疑是一种很好的方式。作为一种密度图，热力图一般使用具备显著颜色差异的方式来呈现数据效果，热力图中亮色一般代表事件发生频率较高或事物分布密度较大，暗色则反之。值得一提的是，热力图最终效果常常优于离散点的直接显示，可以在二维平面或者地图上直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。
静电说：啊，Figma的文章已经连载到Day03了，我会坚持给大家分享。不过在这期间很多的人还是不能接受这种方式的，甚至在留言的时候言辞很激烈。还有人问我，设计的核心是软件吗？我的回答：不是。但我得找个好用不卡的工具作图啊亲亲。新事物的发展总不是一帆风顺的，大家的接受程度也是随着趋势在往前发展的。谁也不能预测它的命运，在这里只分享给需要的朋友就好。
傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么傅里叶变换非常有用，以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。就像下面这样：
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
我喜欢有一个新的思维方式来思考这个世界。我特别喜欢把一些模糊的想法正式化为一个具体的概念。信息理论就是一个很好的例子。
Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)，官网的文章只有代码， 所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的，以及如何将它们应用到这个例子中。
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。
作者：石川，北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。
将介绍一些利用 CSS 中的 background、mix-blend-mode、mask 及一些相关属性，制作一些稍微复杂、酷炫的背景。
我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
Python虽然有许多优秀的第三方库，但在实际使用的时候免不了使用一些cmd调用的程序，毕竟这类程序比较底层，更快、也更稳定。比如GDAL、FFmpeg、 ImageMagick等。
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友，也希望不要看到会的地方就急忙往后翻，仔细读一定会有新的发现。
有一部科幻电影叫《超体》，主题是人类一直以来的一个传说，“人类目前只开发了大脑10%的潜能。如果大脑潜能被进一步开发，那么人类将拥有更强的能力。”具体有哪些能力这里就不表了，因为这只是一个传说。在这部电影上映后不久，科学家们就出来纠正，其实我们一直都100%地在运用我们的大脑。在整个自然里，大脑，作为我们的肉体凡胎的一部分，和我们的四肢、躯干一样平庸，并没有隐藏着什么神性的光芒。 但人类就是一个面对自然不依不饶的物种，他们在诸多预言、小说、电影的“指引”下不断地拓展自己的外延。比如说“飞行”，人类正是从模仿
制作这样的一个动态图使用到的是Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图)，代码实现起来其实稍有难度，但我希望能通过讲解这样一张动态图的制作过程，来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来，我们开始吧！
我们要找到一个 model function，通过调整它的参数，可以生成任何形状的函数，也就是说这个函数拥有无限的潜力。
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 深度模型的泛化性能一直是研究的主题。最近，Twitter 的机器学习研究员 Ferenc Huszár 发表了一篇文章专门讨论泛化与 Fisher-Rao 范数之间的关系，它先分析了提出 Fisher-Rao 度量方法的论文，包括带偏置项和不带偏置项的分段线性网络的可视化，然后再讨论了其它如 Fisher-Rao 范数是否会成为有效的正则化器等问题。 在上周发布的关于泛化之谜的文章之后，有研究者向我介绍了最近将 F
作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事 本文已获得作者授权 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第四章—— 这篇文章的核心思想就是：我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
今天要跟大家分享数据地图系列12——PowerMap（下）图层叠加与复合数据地图！ 昨天跟大家介绍的powermap数据地图还有最后一种图形没有来得及介绍，就是区域地图。 我们利用本案例数据较大家利用
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了？我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。
原文标题：Code for my educational gifs 作者：Rafael Irizarry 翻译：贾琳 本文长度为1800字，建议阅读4分钟 Rafael Irizarry是哈佛大学以及the Dana-Farber Cancer Institute的应用统计教授，他专注于研究基因组学，并且教授数门数据科学课程。在本文中他公开了自己授课时所使用的gif动图的R语言源码，同时也对涉及的几个话题进行了简单的论述，对于希望了解数据科学原理、如何使用R语言来进行可视化的读者都有所助益。 在日常教学
要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 原文地址：(https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358) 傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06
新手设计师相较于资深设计师，后者技能更丰富且全面，很多人想要进阶资深却苦于培养新技能，笔者在经手不少视频动效项目后，对于技能进阶颇有心得。通常技能进阶的方向有如下两种： 钻研型，工作需求和自身特长强结
今天我们做一个特效，此特效是一束光，后期会有更多的制作方法，每种方法都有适合自己的时候，所以要尽可能多的掌握光线的画法。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
大数据文摘“可视化”专栏已经成立，如果您是专业人员，愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 作者：Linda Bi 这篇文章取材于David Karger教授讲授的Data Visualizations课程，此课程是MIT ProfessionalEducation开设的网络课程Tackling the Challenges of B
不知道大家是否记得，前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法（Propensity Score Method，PSM）。倾向性评分（PS）的定义在这里就不赘述了，有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数，而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分，常用的方法有4种，匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了，相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥？
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而，无论数据如何组织，数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
1779 年，瑞士大名鼎鼎的数学家莱昂哈德 · 欧拉（Leonhard Euler）曾提出一个问题：即从不同的 6 个军团（army regiment）各选 6 种不同军阶（rank）的 6 名军官（officers）共 36 人，排成一个 6 行 6 列的方队，使得各行各列的 6 名军官恰好来自不同的军团而且军阶各不相同，应如何排这个方队？历史上称这个问题为「三十六军官问题」。三十六军官问题提出后，很长一段时间没有得到解决。
Power BI2023年6月新推出的卡片图使得自由可视化成为可能。传统模式下，一个卡片图放一个数字，借助新卡片图可以实现总分结构。例如下图卡片除了显示总业绩，右侧条形图分别列示了每家店铺的业绩明细。
去年十一月份我开通了这个公众号，想给大家介绍一些数据可视化的内容（简单的说就是各种图表）。但是世界上工具那么多，哪些容易上手？
作者：Heinrich 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
● ● 科技的进步将为我们这个物理世界叠加上多个虚拟世界，也将创造出横跨几万公里的一个共同在线的巨大数字空间，人类的生活将被无尽地拓展。
有时候，我们需要给多个元素添加同一个动画，播放后，不难发现它们会一起运动，一起结束，这样就会显得很平淡无奇。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
随着视频编辑技术的普及，创作天平便开始往大众方向倾斜，视频创作领域的生态也随之改变。一段优秀的片头，竟可以直接把视频作品送上热门，促成年轻IP的兴起。那么有关片头设计理念，片头设计与制作的相关问题，本文将进行详细介绍。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
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