允中 编译 Google博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google AI入驻计划，是一项为期12个月的研究培训项目，希望帮助不同领域的科学家和研究员，掌握机器学习和AI的方法。...于是在Google员工的推荐下，我把Coursera上吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程学习了一遍，有了不少入门知识和乐趣，如果现在让我推荐入门课程，我想没有比吴恩达的课程更好的了。...其后，有了基础知识和乐趣，我又开始学习MIT的机器学习课程，并阅读基因组研究和深度学习结合的相关论文，这促使我进一步对想做的事情有了更深入的认知，并最终让我在研究院毕业后能够进入Google AI入驻计划...Suhani Vora：Google AI入驻计划中，背景太广泛了。我看到的共同点是：大家都对机器学习有强烈的兴趣，或者将机器学习应用到特定的领域。...另外，我认为在线性代数、统计学、计算机科学，以及建模方面的专业背景，会让整个工作更简单一些，但并不是意味着不能从现在开始，因为你可以通过MOOCs这样的在线学习平台进行学习。
背景 在运营公众号的过程中，或多或少可能会碰到分享代码的场景，此时该如何将你的代码高端、大气、上档次的呈现呢？这个问题经常会被热情地读者提问到，一直希望我能够分享一篇这方面文章。...我的烂效果 对于如上的这个问题，我也是边学习边摸索的过程，刚开始用的方法简单粗暴，就是将R语言或Python代码直接贴到公众号里面，效果是这样的： 很显然，这种方式很糟糕...在一次偶然的机会中，给其他号主留言询问文章中所用的代码排版工具时，惊讶地得到了回复。“Chrome浏览器的插件 → Markdown Here”。...为了我的读者，我购买了V**，下载了Markdown Here，并加入到Chrome浏览器的插件组中，她是这样的： 使用起来，真的感觉飞上天了，操作简单。...于是，继续探索更好的工具，功夫不负有心人，让我找到了。
Documentation: Readme How-To GES DISC Hydrology Documentation GES DISC Data Rods Documentation 陆地数据同化系统...（LDAS）结合多种来源的观测数据（如降水表数据、卫星数据和雷达降水测量），以产生地球表面或附近的气候学特性估计。...该数据集是北美陆地数据同化系统（NLDAS-2）第二阶段的主要（默认）强迫文件（文件A）。数据的网格间距为1/8度；时间分辨率为每小时。 NLDAS是一个由几个小组合作的项目。...NOAA/NCEP的环境模拟中心（EMC）、NASA的戈达德太空飞行中心（GSFC）、普林斯顿大学、华盛顿大学、NOAA/NWS的水文发展办公室（OHD）和NOAA/NCEP的气候预测中心（CPC）。...NLDAS是一个核心项目，得到了NOAA's Climate Prediction Program for the Americas（CPPA）的支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 如何在同一画面画出多张图？...修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))； par()：mar设置图离四个边缘的距离；bg设置背景颜色；xaxt和yaxt设置坐标轴标签的类型...3 如何在已有图形上加一条水平线 使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=， 斜率 b=） 。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...barplot()：space设置bar图间的间距；horiz设置bar的方向是垂直或水平；beside设置height为矩阵时，每列元素的bar排列方式；add设置是否将barplot加在当前已有的图上
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...我推荐先使用pandas绘图，是因为它是一种快速简便构建可视化的方法。由于大多数人可能已经在pandas中进行过一些数据处理/分析，所以请先从基本的绘图开始。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意，下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制（如添加标题和标签）非常简单。但是，你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...这样更美观，也是一个很好的例子，展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...我推荐先使用pandas绘图，是因为它是一种快速简便构建可视化的方法。 由于大多数人可能已经在pandas中进行过一些数据处理/分析，所以请先从基本的绘图开始。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意，下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制（如添加标题和标签）非常简单。但是，你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...这样更美观，也是一个很好的例子，展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
今天是大年初二，这篇文章我只想传达一点： 没有什么菜鸟级别的生物信息学数据处理是不能通过Google得到解决方案的，如果有，请换个关键词继续Google！...R语言，基础绘图里面多如繁星的参数调的我晕头转向。...但作为自己的基因组，我的探索肯定不能像以往做科研项目那样浅尝辄止，马马虎虎的交差（希望老板不要看到）。我开始一步步地探索以前未接触的，懒得接触的，错过的细节知识点。...一篇一篇文献地读 一个细节一个细节地搜索 一行代码一行代码地敲 一个参数一个参数地调整 一个问题一个问题地求助。...大家由最近的直播我的基因组45—55讲应该可以看得出来，可视化方面我的确很弱，但我还是想分享一下自己是如何通过google来使用ggplot做可视化的！
从这篇文章开始，接下来会连载一系列的OpenGL相关博文，好好探讨如何在Android中进行OpenGL开发。...不过对于初次接触OpenGL的开发者来说，三维绘图的概念可能过于抽象，所以为了方便读者理解，下面就以Android上的二维图形绘制为参考，亦步亦趋地逐步消化OpenGL的相关知识点。...从前面的学习可以得知，每个Android界面上的控件，其实都是在某个视图上绘制规定的文字（如TextView），或者绘制指定的图像（如ImageView）。...，对应于二维绘图的View；GLSurfaceView.Renderer是三维图形的渲染器，对应于二维绘图的Canvas；最后一个GL10自然相当于二维绘图的Paint了。...； 下面来个最简单的OpenGL例子，在布局文件中放置一个android.opengl.GLSurfaceView节点，后续的三维绘图动作将在该视图上开展。
绘图的图例将意义赋予可视化，为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例；在这里，我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置和样式。...False, labelspacing=1, title='City Area') plt.title('California Cities: Area and Population'); 图例始终引用绘图上的某个对象...在这种情况下，我们想要的对象（灰色圆圈）不在图上，所以我们通过绘制空列表来伪造它们。另请注意，图例仅列出了指定标签的绘图元素。...如果你尝试使用plt.legend()或ax.legend()创建第二个图例，它将简单地覆盖第一个。...我们可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家来解决这个问题，然后使用较低级别的ax.add_artist()方法，手动将第二个艺术家添加到绘图中： fig, ax = plt.subplots() lines
TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，最初仅供 Google 内部使用。2015年11月 9 日，TensorFlow 在 Apache 2.0 开源许可下发布。...在艺术创作里，大部分人可能从未想过高级机器学习可以使用在这个领域，但 Megenta 向人们完美地展示了应用的可能性。点击这里观看这些令人惊叹的声音和绘图生成器的演示吧。...AI 可以根据既定的颜色样式在草图上绘制、或在草图上创建绘制自己的颜色风格、亦或者将现有的风格转换至另一种风格。 有一些值得一看的新的功能，例如色彩锚和图像过渡。...深度语音转换的目的是将任意人的声音转换为特定的目标声音，也就是所谓的语音风格转移。项目开始时，我们目标将任意人的声音转换为著名的英国女演员 Kate Winslet 的声音。...为了更好地了解这个项目，请转到他们的文本分类教程，该教程展示了如何在监督学习中使用该库。 文本分类的目标是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别。 ▌AirSim ?
的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。...在艺术创作里，大部分人可能从未想过高级机器学习可以使用在这个领域，但 Megenta 向人们完美地展示了应用的可能性。点击这里观看这些令人惊叹的声音和绘图生成器的演示吧。...AI 可以根据既定的颜色样式在草图上绘制、或在草图上创建绘制自己的颜色风格、亦或者将现有的风格转换至另一种风格。 有一些值得一看的新的功能，例如色彩锚和图像过渡。...深度语音转换的目的是将任意人的声音转换为特定的目标声音，也就是所谓的语音风格转移。项目开始时，我们目标将任意人的声音转换为著名的英国女演员 Kate Winslet 的声音。...为了更好地了解这个项目，请转到他们的文本分类教程，该教程展示了如何在监督学习中使用该库。 文本分类的目标是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别。 ▌AirSim ?
图表绘制 在这个章节中我们要看一看在Python/Pandas和R中的基本的绘图制表功能。然而，还有其它如ggplot2（http://ggplot2.org/）这样绘图功能更强大语言包可以选择。...R 和ggplot2相比，R语言的基础绘图不是非常精密复杂，但它还是功能强大同时又操作便利的。它的很多数据类型都自定义并实现了plot()方法，可以允许我们简单地调用方法对它们进行绘图。...再一次我们可以在图上看到有三部分走势，开始部分缓慢地上升，接下来第二部分上升走势，最后一个尖起的峰值明显地不同于其它部分。 这次让我们跳过1.5倍的四分位间距部分，直接来到5倍四分位间距。...传统上，R语言是大多数探索性数据分析工作选择的武器，虽然使用其它的展示能力更佳的绘图程式库是相当方便的，如gglot2。...在这种复杂的情况下，一个进阶的程式库如ggplot2将大放光彩。除了能给我们更漂亮的绘图之外，它的丰富的变现手法和重用性将大大地节省我们的时间。
p=18879 这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。 本文希望SOM的结果以六边形热图可视化。...让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量 。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...码 library(RColorBrewer) #使用brewer.pallibrary(fields) #使用designer.colors #为每个六角形创建多边形的功能 #从一个矩阵开始，该矩阵将作为您的热图的数字表示形式...)[1]Columns <- dim(map_Matrix)[2] #为图例腾出空间 par(mar = c(0.2, 2, 2, 7)) #启动绘图窗口，但确实显示绘图上的所有轴或点 plot(0...能够读取颜色含义的图例 在最后，创建图例，您将获得与上图类似的热图。 希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。
更传统的解决方案（如 leaflet 或 Google Maps API）可能是更加密集的地图可视化的更好选择。尽管如此，Basemap 仍然是 Python 用户在其虚拟工具栏中拥有的有用工具。...有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...，我建议你了解其他可用的投影，以及它们的属性，优点和缺点。...可能需要进行一些实验，才能找到给定视图的正确分辨率参数：最佳路径是从快速低分辨率的绘图开始，并根据需要增加分辨率。...对于简单的绘图和文本，任何plt函数都可以在地图上执行；你可以使用Basemap实例将纬度和经度坐标投影到(x, y)坐标，用于plt的绘图，正如我们在西雅图示例中所见。
磐创AI分享 作者 | Eryk Lewinson 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 决策树是一类非常重要的机器学习模型，也是许多更高级算法的组成部分，如随机林或著名的...在本文中，我将首先展示绘制决策树的“旧方法”，然后介绍使用dtreeviz的改进方法。 安装程序 一如既往，我们需要从导入所需的库开始。...我们从最简单的方法开始-使用scikit learn中的plot_tree函数。 tree.plot_tree(clf); ? 好吧，这也不错。...如果你不喜欢直方图并且希望简化绘图，可以指定fancy=False来接收以下简化绘图。 ? dtreeviz的另一个方便的功能是提高模型的可解释性，即在绘图上突出显示特定观测值的路径。...结论 在本文中，我演示了如何使用dtreeviz库来创建决策树的优雅而有见地的可视化。玩了一段时间之后，我肯定会继续使用它作为可视化决策树的工具。
在数据可视化过程中，我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市，飞机的航线，乃至于军事基地等等。通常来说，一个地理信息系统都会带有这样的功能。...今天我们讨论如何在Python上实现，并且使用免费的工具包。 matplotlib是Python常用的数据绘制包。它基于numpy的数组运算功能。...比如说我们在地图上画出城市人口，飞机航线，军事基地，矿藏分布等等。这样的地理绘图有助于读者理解空间相关的信息。 我们下面用Basemap画出亚洲主要城市的人口。...如下图，人口的数量用圆圈的大小表示： ? 数据如下(我从Wikipedia上整理的，你可以随意使用)。...总结 matplotlib中的Basemap是很好用的，具有专业标准的地图绘制工具。它可以与matplotlib的一般绘图功能结合，在地图上绘制数据。
绘制南北极地图时，cartopy默认的刻度文本样式太丑了，我想要绕着环形布局的刻度文本样式 在绘制科研地图时，需要局部放大，这个怎么绘制？ 如何在地图上绘制渐变颜色直方图图例？...看到SCI论文中好看的统计配图，真的想学习怎么绘制的？ ···· 这几个问题都是问得比较多，也是大家在实际科研中遇到比较多的绘图问题。...地理多子图绘制案例，我们也在课程中进行了更新，绘制结果如下： 多子图共用colorbar 此外，我们还绘制了在一张地图上添加两个colorbar的示例： 多colorbar样式 南北极刻度标签自定义 Cartopy...这种图形索要表示的图层信息非常多，群里的学员需求也蛮高的，经过探索，我们最终也完成了绘制，可视化结果如下： 渐变直方图图例 PS：这幅图涉及的知识点也非常多，都是一些细节且绘图中经常用到的点，大家仔细学习...想要学习的同学可以微信扫码参与我们的课程哈： Python可视化课程 SCI统计图形绘制 看到好看的统计图表，我们的学员就经常@我，所以我们也开展了这个系列课程，好看的、经常用的统计图表，我们都进行复现
在 WebKit 中，绘图操作被定义了一个抽象层，就是绘图上下文，所有绘图的操作都是在该上下文中来进行的。...在现有的网页中，由于 HTML5 标准引入了很多新的技术，所以同一网页中可能既需要使用 2D 绘图上下文，也需要使用 3D 绘图上下文。...对于 2D 绘图上下文来说，其平台相关的实现既可以使用 CPU 来完成 2D 相关的操作，也可以使用 3D 图形接口（如 OpenGL）来完成 2D 的操作。...而对于 3D 绘图上下文来说，因为性能问题，WebKit 的移植通常都是使用 3D 图形接口（如 OpenGL 或者 Direct3D 等技术）来实现。...绘图上下文和后端存储的结合体。
本文还尝试使用除流行工具（如Tableau Public、Powerbi和Google Charts）之外的其他工具，这些工具其实在数据科学生态系统中很常用。...处理 可以使用CSV或TSV格式的任何数据创建图表，然后可以根据用户的偏好进一步自定义。 演示 原文有一个演示GIF，展示如何在一分钟内制作图表。...可以使用Palladio创建四种类型的可视化： 地图视图：将坐标数据转换为地图上的点 图表视图：允许您可视化数据的任何两个维度之间的关系 列表视图：可以安排数据的维度以制作自定义列表 图库视图：数据可以在网格设置中显示...该网站有一个很好的介绍性视频，以开始使用Timeline JS。 演示 如何在中型博客/网站中呈现时间轴的示例。...代码肯定会为你提供更多选项来创建和自定义图形，尤其是在数据混乱时，但这些工具在提供即时数据可视化时可以提供很好的选择。这不是一个详尽的列表，我一直在寻找更多的工具，试图简化其他人的可视化过程。
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