(如果是多分类，则需要绘制多条)它展示了当分类器阈值变化时，真阳率（True Positive Rate, TPR）与假阳率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。...选择一个分类阈值，并根据该阈值将样本划分为正例和负例。例如，如果阈值设置为0.5，则所有预测概率大于等于0.5的样本被视为正例，而小于0.5则被视为负例。...绘制ROC曲线，以FPR作为x轴，TPR作为y轴。通过连接这些坐标点可以得到一条典型情况下具有平滑形状且递增趋势的曲线。 在理想情况下，ROC曲线会靠近左上角，并且与对角线之间存在较大距离。...如何运用到多分类：在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。它是一个二维表格，行代表真实类别，列代表预测类别。每个单元格记录了属于特定真实类别和预测类别组合的样本数量。
(如果是多分类，则需要绘制多条) 它展示了当分类器阈值变化时，真阳率（True Positive Rate, TPR）与假阳率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。...选择一个分类阈值，并根据该阈值将样本划分为正例和负例。例如，如果阈值设置为0.5，则所有预测概率大于等于0.5的样本被视为正例，而小于0.5则被视为负例。...绘制ROC曲线，以FPR作为x轴，TPR作为y轴。通过连接这些坐标点可以得到一条典型情况下具有平滑形状且递增趋势的曲线。 在理想情况下，ROC曲线会靠近左上角，并且与对角线之间存在较大距离。...如何运用到多分类： 在多分类问题中，我们可以将每个类别作为正例，并计算出多个二分类子问题的ROC曲线，并通过求解这些子问题下各自点集合并取平均值来获得整体的多类别ROC曲线。...混淆矩阵：混淆矩阵可以提供更详细的多类别分类性能信息。它是一个二维表格，行代表真实类别，列代表预测类别。每个单元格记录了属于特定真实类别和预测类别组合的样本数量。
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。...要绘制多条垂直线，我们可以创建一个x点/坐标的数组，然后遍历该数组的每个元素以绘制多条线： 导入matplotlib.pyplot作为plt xpoints = [0.2，0.4，0.6] 对于xpoints...您可以将其视为一个网格，我们正在绘制其单元格。 第一个数字是nrows行数，第二个数字是ncols列数，然后是索引。其他可选参数（** kwargs）包括颜色、标签、标题、快照等。...在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。 下一步是创建数组以在图中绘制整数点。查看以下输出： ?...在此示例中，2,2,1表示2行2列，会在索引1处进行绘制。类似地，2,2,2表示2行2列，索引会在2处绘制。 ? 字体大小 ? 我们可以借助一个名为rc（）的函数来更改绘图的字体大小。
绘制线(Line)图 2. 绘制Y误差( Y Error)图 3. 绘制XY误差( XY Error)图 4. 绘制垂线( Vertical drop line)图 5....2.导入数据 如何将导出的txt数据导入到origin？...绘制线(Line)图 示例准备：导入 Graphing文件夹中的 AXES.OAT文件数据 ①选中B列。...绘制Y轴错位堆垒曲线图 Y轴错位堆垒曲线图将多条曲线在单个图层上从上到下堆垒并将其纵轴(y轴)做适当的错位,特别适合绘制多条包含多个峰的曲线图形。 数据要求：包含多个数值型Y列。...（2）特殊二维图形绘制 21. 绘制极坐标( Polar)图 数据要求：用于作图的数据为数值型且一个X列(角度θ或半径r)和一个Y列(半径r或角度θ)。
前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度，其中不同的级别用不同的颜色绘制。 基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。...分类散点图 按照不同类别对样本数据进行分布散点图绘制。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...属于同一类别的样本的曲线通常会更靠近在一起并形成较大的结构。...平行坐标 平行坐标[4]是一种用于绘制多元数据的绘制技术 。平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。使用平行坐标点表示为连接的线段。每条垂直线代表一个属性。
回顾一下，这个图和连接点图（也叫哑铃图）有相同的作用，但是这个是用单点绘制的。 就个人而言，我喜欢Emma为这个由一条线和一个单点组成的图形提出的名称：蝌蚪图。...注意这些线穿过了圆圈并进入到了圆心。那么我们如何在Tableau中创建一个相似的图表，并使得空白圆圈里面保持白色（或者任何背景颜色）呢？...他建议用“I”在圆圈内部加个标签并使之变白。我想到的一个类似的方法是利用字符作为标签并用白色填充圆圈。但我发现如何将标签准确的放在圆圈中心和找到正确的字体大小仍是难题。...以下是Mark的工作簿中建立蝌蚪图的步骤： 移动序列到行 移动销售线到列 移动销售圈到列 右键点击销售圈并选择“双轴” 右键点击第二个y轴并选择“同步轴” 选择所有的标记卡，并移动类别到颜色 在销售线标记卡上...右键点击销售圈并选择“复制”，移动测量值到总和（销售圈）之上的列。这一操作会使测量值在列中替代总和（销售圈）。 你现在有四个测量值呈现在测量值卡片上，但我们只需要其中的两个。
解决办法是通过互动技术，突出显示所选定的一条或多条线，同时淡化所有其他线条，让我们能更集中研究感兴趣的部分，并滤除干扰数据。...平行集合图与桑基图类似，都显示流程和比例，但平行集合图不使用箭头，它们在每个所显示的线集 (line-set) 划分流程路径。 每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。 在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。
树状图 树状图提供数据的分层视图，并便于识别模式，例如哪些商品是商店的畅销商品。树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。...不含任何分层数据（类别的一个级别）的旭日图与圆环图类似，但具有多个级别的类别的旭日图显示外环与内环的关系。...这些线条指示超出四分位点上限和下限的变化程度，处于这些线条或须线之外的任何点都被视为离群值。...股价图 以特定顺序排列在工作表的列或行中的数据可以绘制为股价图。 顾名思义，股价图可以显示股价的波动。...地图 可使用地图图表比较值并跨地理区域显示类别。 数据中含有地理区域（如国家/地区、省/自治区/直辖市、县或邮政编码）时使用地图图表。
当数据密集时，平行坐标图容易变得混乱、难以辨认。解决办法是通过互动技术，突出显示所选定的一条或多条线，同时淡化所有其他线条，让我们能更集中研究感兴趣的部分，并滤除干扰数据。...每个线集对应于一个维度/数据集，其数值/类别由该线集内的不同线段所表示。每条线的宽度和流程路径，均由类别总数的比例份数所决定。每条流程路径都可以用不同颜色代表，以显示和比较不同类别之间的分布。...这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
根据前13列，我们的任务是预测第14列的值，即Exited。 探索性数据分析 让我们对数据集进行一些探索性数据分析。我们将首先预测6个月后实际离开银行并使用饼图进行可视化的客户比例。...类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。...但是，那HasCrCard列包含有关客户是否拥有信用卡的信息。 但是，这完全取决于数据集的领域知识。 让我们再次输出数据集中的所有列，并找出哪些列可以视为数字列，哪些列应该视为类别列。...其中列的其余部分，Geography，Gender，HasCrCard，和IsActiveMember列可以被视为类别列。让我们创建这些列的列表： 除该列外，其余所有 列均可视为数字列。...： 输出： Index(['France', 'Germany', 'Spain'], dtype='object') 当您将列的数据类型更改为类别时，该列中的每个类别都会分配一个唯一的代码。
优点：大家都熟悉的形式；非常适合于类别之间的简单比较。 缺点：许多条形图可能会造成趋势线的印象，而不是突出离散值；多组条形可能变得难以解析。...11 折线图 显示值如何变化的一些相互连接的点，通常随时间的推移而变化（连续数据）。常用于通过把多条线画在一起来比较趋势，例如几家公司的收入。（也称为体温记录图或趋势线。）...12 棒棒糖图 类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点，用一根线连接，以显示两个值之间的关系。绘制几个棒棒糖图，可以产生类似于浮动条形图的效果，其中的值并不全都固定在同一个点上。...优点：和将所有的线都叠加在同一个图表中相比，更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异。...缺点：包含太多的类别或者将多个堆积条形组合在一起，可能使你很难看到差异和变化。 22 表格 按列和行排列的信息。通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。
我实现了一个函数，你可以更容易地在pandas数据框架中创建蜡烛图，并使用它绘制我们的股票数据。（代码基于这个例子，你可以在这里找到相关函数的文档） ? ? ? ?...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...我们可以通过如下方式获取并绘制stocks对象中数据的对数差值： ? ? ? ? 你倾向于哪一种转换？关注股票以往的盈利情况会使得证券的整体趋势更加明显。...因此，股票走势越过移动均线的情况表明了股票一种可能的走向，应该引起我们的注意。 交易员通常对多条移动均线感兴趣，比如20天均线、50天均线以及200天均线。同时检查多条移动均线也很容易。 ? ?...第二部分的文章将介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。 更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。实际情况并不是这样；算法也能用于处理非高频率的交易。
比如x和y分别为n*n的矩阵，则plot函数将x的第1列和y的第1列对应取出来，绘制一条曲线，然后将x的第二列与y的第二列对应起来，绘制一条曲线，如此下去直到第n条匹配绘制完成。...若x和y之一为标量，另一个为标量或者向量，则绘制离散的点；然而想要看到绘制的点，用户必须指定表示点位的记号。 2.plot属性应用 带属性的格式中。...plot(x1,y1,linespec1,…,xn,yn,linespecn) 这种格式允许用户对每条线进行属性设置 plot(y) 这种格式中，只有数据y，plot将绘制二维的线条...具体来讲，针对y的每个数据，以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。如果y是向量，那么x轴的尺度范围从1到y的长度。如果y是矩阵，则绘制y的每列，列中数据对应的x，则取各值对应的行号。...h=plot(______) 这种格式返回由图中各线条的句柄构成的列向量h，即h中的每个元素就是图中一条线的句柄，当绘制多条线时，用户可通过某条线的句柄对该线进行特定的修改。
类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。...但是，那HasCrCard列包含有关客户是否拥有信用卡的信息。让我们再次输出数据集中的所有列，并找出哪些列可以视为数字列，哪些列应该视为类别列。...其中列的其余部分，Geography，Gender，HasCrCard，和IsActiveMember列可以被视为类别列。让我们创建这些列的列表：除该列外，其余所有列均可视为数字列。...：Index(['France', 'Germany', 'Spain'], dtype='object')当您将列的数据类型更改为类别时，该列中的每个类别都会分配一个唯一的代码。...例如，让我们绘制列的前五行，Geography并输出前五行的代码值：输出： 0 France1 Spain2 France3 France4 SpainName: Geography
我实现了一个函数，你可以更容易地在pandas数据框架中创建蜡烛图，并使用它绘制我们的股票数据。...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...我们可以通过如下方式获取并绘制stocks对象中数据的对数差值： ? ? ? ? 你倾向于哪一种转换？关注股票以往的盈利情况会使得证券的整体趋势更加明显。...因此，股票走势越过移动均线的情况表明了股票一种可能的走向，应该引起我们的注意。 交易员通常对多条移动均线感兴趣，比如20天均线、50天均线以及200天均线。同时检查多条移动均线也很容易。 ? ?...下周我将发布第二部分的文章，介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。 更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。
优点：大家都熟悉的形式；非常适合于类别之间的简单比较 缺点：许多条形图可能会造成趋势线的印象，而不是突出离散值；多组条形可能变得难以解析 04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（...常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。（也被错误地称为散点图。）...常用于通过把多条线画在一起来比较趋势，例如几家公司的收入。（也称为体温记录图或趋势线。）...优点：大家都熟悉的形式；非常适合于一目了然地表现趋势 缺点：如果我们重点关注趋势线，将更难看到和探讨离散的数据点；太多的趋势线使得人们很难看到任何单根的线 12 棒棒糖图 类似于点图，但在单个测量值上绘制两个点...22 表格 按列和行排列的信息。
类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。...但是，那HasCrCard列包含有关客户是否拥有信用卡的信息。 让我们再次输出数据集中的所有列，并找出哪些列可以视为数字列，哪些列应该视为类别列。...其中列的其余部分，Geography，Gender，HasCrCard，和IsActiveMember列可以被视为类别列。让我们创建这些列的列表：除该列外，其余所有列均可视为数字列。...： Index(['France', 'Germany', 'Spain'], dtype='object') 当您将列的数据类型更改为类别时，该列中的每个类别都会分配一个唯一的代码。...例如，让我们绘制列的前五行，Geography并输出前五行的代码值： 输出： 0 France 1 Spain 2 France 3 France 4 Spain Name
数据介绍 原始数据如下所示：一共39行，9列数据。列表示不同组别，行表示不同x坐标下的数值大小，其中第一列表示x坐标位置。...之后对数据进行一个变换，变成我们绘图所需要的数据格式（这里最费时间了）。...这里做了一个for循环，把所有数据都进行了插值，列名存在了variable中。...下面进行行分面的带填充的曲线图绘制，所有数据共用X轴坐标，每个数据类别是用的Y轴坐标。...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。
我们将使用一些虚拟数据和 Kaggle 数据集来构建瀑布图。 举个例子 试想下，一个普通的数据表，和一个惊艳的瀑布图，哪个更方便阅读？...相反，我们可以很容易地看到，按x轴正方向的连贯性顺序显示数据，并且黄色条显示减量，红色条显示增量。 Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。...我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...为每周的销售数据绘制一个瀑布图。...rotation_value： 旋转并设置x轴的值。 写在最后 本文中，我们一起看到了瀑布图的重要性：何时以及如何将它与 Plotly 和 Matploib 一起使用。
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