如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
A、坐标轴在不设置时,会自动根据数据的大小进行最合适的展示(当然只是电脑认为最合适的),但没有坐标轴的名字,大多数时候需要定制坐标轴。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
通常而言,在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形,例如绘制一张散点图,绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形,可能是因为这些图形有某种联系,需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍,当我们绘制了好了多幅图形之后,如何将多幅图形合并起来。
大数据文摘作品 编译:小鱼 不久前,文摘菌给大家分享了一篇Ian Goodfellow的论文,教大家如何把一张哈士奇的图像硬生生的AI成一只猫咪,论文的结果确实会让人傻傻分不清楚,点击这里查看相关内容。 然而,今天的这篇论文效果更棒!先上两张图片: 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾的时候,你可以AI出四只小猫咪,让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪的图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物的图像! 用一张猫咪的图像生成小柯基、萨摩耶或者二哈的图像! 当然你也可以用豹子的图像生成萨摩耶、二哈或者小柯基的图像…… 这种
热图是科研论文中一种常见的可视化手段,而在转录组研究领域,我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性,来判断生物样本中是否存在共表达情况,以及共表达基因模块。除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之,往大了说,任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中,我们教大家如何绘制二维主成分分析图,不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异,所以需要用更多维度,比如三维主成分分析图来展示。今天的教程,我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中,通过对芯片表达谱数据进行PCA分析,观察前三个PC(PC1, PC2, PC3),可以看出细胞按照不同来源:peripheral blood (PB),bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
热图是科研论文中一种常见的可视化手段,因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量,往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊,下至1到2分小文,可以说热图无处不在,堪称文章C位。如何做出一张完美的热图,是居家旅行(科研写作),拜访亲朋好友(征服editor和reviewer的心)必备技能。本次教程,我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
在介绍了Pyecharts的普通绘图和对地图的绘制之后,今天小编将对Pyecharts绘制多个子图的能力进行简单的展示,并且将其应用在具体的案例之上来进行演示,看看其出来的效果如何
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术,我们看到了极简主义。在数字化的世界,所有的资源只需点击几下鼠标,就能将手中大量的信息简单呈现。但是,我们不是碰巧才做到这些的,这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树,后人乘凉”,我们站在了他们的肩膀上,才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天,大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图,然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示,相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性! 在大数据时代和信
暑假到了,在这个火热的夏日,还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗?在这组学撑起生物信息学半边天的时代,火山图,在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中,都占有举足轻重的地位。
之前项目中有用到.9图片,因精力有限,一直没有去尝试着弄过。如今因公司发展问题集体裁员,赋闲在家,便抽空简单地了解了一下.9图片的使用,作文如下,以做积累。
那天在朋友圈问了一下如何通过 OpenGL Shader 实现同样效果,没想到引来了大神的关注。
1、figure中的figsize(控制画布大小)、dpi(图像解析度),在figure上添加子图
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID:SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑:Ivy 当我开讲R语言课程时,开场白通常是:纽约时报的视觉部门
有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? 知道Android究竟是如何在屏幕上显示我们期望的画面的? 对Android的视图架构有整体把握。 学会从根源处分析画面卡顿的原因。 掌握如何编写一个流畅的App的技巧。 从源码中学习Android的细想。 收获两张自制图,帮助你理解Android的视图架构。 从setContentView()说起 public class AnalyzeViewFrameworkActivity extends Act
过去一年里,BBC 视觉与数据新闻(Visual and Data Journalism)团队的数据记者已经从根本上改变了他们绘制发表在 BBC 新闻网站上的数据图表的方式。我们将在这篇文章中介绍我们如何以及为何要使用 R 语言的 ggplot2 软件包来创建可直接使用的图表,我们也会给出我们的流程和代码以及分享我们一路上所学到的东西。
【导语】:今天我们教你用Python画出世界石油分布桑基图,Python技术部分可以直接看第四部分。
AI 研习社按:为你的分类器选择正确的评价指标十分关键。如果选不好,你可能会陷入这样的困境:你认为自己的模型性能良好,但实际上并非如此。
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。
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