而且不仅画得好，也更加“听话”，画出的内容能更好地匹配提示词。 那么下面就来具体看看HyperHuman都能创作出哪些作品吧！...人物之外，HyperHuman能绘制出的场景类型也多种多样。...无论是单人还是多人，是滑雪或者冲浪…… 如果和其他模型对比一下的话…… 很明显，在这组提示词中，其他模型基本上都没能正确画出停止标志，而HyperHuman则正确地绘制了出来。...那么，HyperHuman又是如何实现的呢？ 联合学习，分步生成 为了提高HyperHuman的效果，研究团队一共提出了两个思路。 首先是同时学习图片的颜色、深度图和法线图。...具体实现上，HyperHuman和SDXL一样也是采用扩散模型。 具体而言，HyperHuman使用的是“潜在结构（latent structal）”模型。
其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。...堆叠柱状图绘制示例 XY表示散点图，其他库可能更喜欢用Scatter。Line绘制折线图，在初始化pygal.Line()时设置参数fill=True，则绘制的是填充的面积图。...pygal绘制平滑折线图 ? 改参数从折线图渲染为填充面积图 pygal绘制一些实用特色图表很方便，因为都封装好了，并且可调节的参数不少，这是该库的优势之一。...仪表盘图绘制示例 Pyramid表示金字塔图，也称为蝴蝶图，可以方便地对比两组数据的分布结构。...pygal_maps_fr库用于法式地图，pygal_maps_ch绘制瑞士地图，具体使用时调用方式和上面的pygal_maps_world一致，都是可以根据缩写索引进行分层设色。
下面将更详细地解释这一点。对于交互式工作，建议在matplotlib模式下使用Jupyter/IPython接口，否则必须调用matplotlib.pyplot.show来查看图片。 2....如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。...许多海运函数可以自动执行统计估计，这是必要的，以回答这些问题: fmri = sns.load_dataset("fmri") sns.relplot(x="timepoint", y="signal"...在可视化表示方面，jointplot()和pairplot()都有一些不同的选项，它们都是建立在类的基础上的，这些类允许更彻底地定制多个plot图形(分别是JointGrid和PairGrid)。
用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。 真的就这么简单吗？ 想一想：在普通的折线图中，如何自动地添加一条代表平均值的横线？如何添加一条带箭头的趋势线？如何快速地标注最大值和最小值？...如何标注特殊事件？如何对折线图进行数据分析？ 下面我们用一个具体的案例，演示折线图的分析过程和画图的方法。 1. 一个案例 根据某公司 2019 年 9 月份每天的销量数据，画出如下一张折线图： ?...通过上面的分析解读，我们知道，折线图能直观地反映出数据随着时间变化的趋势，让数据更容易进行对比，发现数据背后规律性的知识，从而帮助管理者更好地做出决策。 画图不是为了炫技，而是为了提高信息传递的效率。...#7ab800' color3 = '#dc5034' # 设置图像大小 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111) # 绘制折线图...你可以把上面的分析思路和方法当成一个套路，并根据实际的分析需求，适当修改 Python 代码中的数据源、颜色、文字等，估计能让你比 90% 的人更懂折线图。
数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。...，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。...1.如何精准表达图表中的数据 数据产品中用户主要是利用数据来进行分析和决策，所以十分强调数据的精准性。那么如何通过图表来准确的传达数据呢，首先我们要明确每种图表的定义和使用范围。...为了解决这个问题，我们在这个基础上做了一些优化，同样以时钟的12点为起点，先逆时针绘制最大切片，再回到12点，顺时针绘制出第二大切片，其余切片依次绘制（图2-17）。...比如显示2010年/2011年，而年里面的具体的月份隐藏，hover时出现。如图2-22中的横坐标。 高位数的数值可以转化单位。比如500,000显示为50万，更符合中文的阅读习惯，且节省空间。
别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表，它更专注于展示统计数据里的信息，因此，我们换个角度，从数据本身的分布和数据列之间的关系来看可视化。...relplot默认绘制的是散点图，设置参数kind="line"可以将点连成线，也就是绘制折线图表示x和y的关系。...sns.regplot(x,y,data)用于绘制散点+回归曲线图，默认包含置信区间，主要还是线性回归。...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...箱线图是在数据分析中高频出现的图，总览数据分布的时候又不失细节，绘制变量的箱线图也只需要一行代码： sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='box')
引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....具体含义可通过如下图表进行说明： ?...(以上图来源于网络，如侵权，望告知，删除) 03. matplotlib绘制 Matplotlib 中绘制箱线图的函数为 boxplot ()，但要想进行定制化绘制需求，则需设置较多的绘图参数，boxplot...) 04. seaborn 绘制 相对于matplotlib 大量的绘图属性需要设置，python统计绘图库seaborn绘制箱线图代码量则少很多，但要想绘制不同类别数据箱线图，则需对数据添加类别标签...具体绘制代码如下： plt.rcParams['font.family'] = ["Times New Roman"] fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4),dpi
折线图 线条形状可以表达出令我们着迷的内容，但也会扭曲我们对数据的感知。 众所周知，自变量（原因）通常绘制在x轴上，因变量（结果）绘制在y轴上。但我们也倾向于认为斜率代表速度、高度或数量。...按照惯例，海拔应该在x轴上绘制，因为在这种情况下它是自变量。但是，在y轴上绘制海拔让人自然地认为斜率代表高度。 当海拔位于y轴上时，由于视觉隐喻的效果，参与者的判断更准确。...当他们被告知需要传达具体细节时，他们更多会选择了2D条形图，并且当必须快速传达消息时，他们选择了折线图。作者得出结论，在某些情况下，3D图表可能很有用。 ?...然而，即使观众对这些形状的解释不准确，但是他们的结果是相似的, 都会描述出模型的显著点。 个性特征对可视化的影响 Ziemkiewicz通过列表样式可视化和容器样式可视化评估了个性特征如何影响性能。...我不认为在这些研究中的发现应该完全和不加区别地应用于可视化。这些研究大多测试了非常具体的任务的准确性，主要涉及个人感知特定形状和元素大小差异的能力，但是图形的作用不仅仅是方便人为感知。
使用base函数进行画图有一个缺点，就是一旦更换数据之后，图像中各种元素所处的位置会发生一些变化，也就是说不同的数据使用同样的代码进行绘图，需要根据出图来调整一些参数的具体数值。...其实我更喜欢分享这种绘图代码，虽然比ggplot2的代码用起来要费事一些，但是可以强迫大家去学习代码中每一个参数的具体含义，通过修改参数的数值也能够理解代码如何调整，通过几个图像的学习，你就会发现自己画一个图也不是什么难事...xpd = TRUE表示可以将图像绘制在绘图区之外，也就是定义的边界位置也能显示图像。 接下来绘制条形图。...条形图绘制完成之后绘制折线图。...使用plot添加折线图，type定义为b表示折线+点，axes同样设置为F去除坐标轴，xlim保持与条形图一致，xlab和ylab均设置为空，ylim根据具体的数据进行调整。
最近有粉丝 提问到如何从表达量差异分析后的某个基因或者蛋白质或者其它元素在两个分组的差异情况的箱线图到其相关的一系列统计指标表，出处是2023年4月的一个文章：《Saliva biopsy: Detecting...因此，选择哪种测试或预测模型，以及如何设定阈值，往往需要根据具体的应用场景和接受的错误类型进行决定。...ROC曲线通过改变分类阈值来描绘出所有可能的TPR和FPR组合，从而展示出模型在所有阈值下的性能。...同样的，我也是让chatGPT做了一下：使用R代码举例一个差异分析，并且绘制ROC曲线和表达量差异箱线图 ---- 以下是一个使用R进行差异分析、绘制ROC曲线和箱线图的示例。...然后，它计算了一个ROC曲线，并打印了AUC值，最后绘制了ROC曲线。这只是一个基本的示例，实际的分析可能需要更复杂的统计测试和更复杂的图形。
用户名和公司名称可随意输入，点“下一步”9.点“是”10.选择软件安装路径，点“下一步”11.点“下一步”12.点“下一步”13.点“下一步”14.点“下一步”15.软件正在安装16.点“完成”Origin如何绘制曲线图在...Origin软件中，绘制曲线图非常简单。...选择要绘制的曲线图类型，如折线图、散点图等。添加数据：在创建图表后，需要添加要绘制的数据。在图表中选择“添加数据”选项，然后选择要添加的数据列和行。...总之，Origin软件是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件，它提供了丰富的曲线图绘制功能和工具，可以帮助用户更好地展示和分析数据。...绘制曲线图时需要注意数据的准确性和可靠性，并选择合适的曲线图类型和属性。
同样，通过查看数据基本信息可以初步判断出其他字段的数据较为合理。 判断完字段的合理性之后对数据大致的波动性以及离散程度进行预估，五个字段的标准差相对均值较小，说明数据的波动性不大。...助攻数据箱线图 通过箱线图验证字段assists_per_minute数据的合理性。 从此箱线图中可以看出字段assists_per_minute的最大值、最小值以及四分位数。...得分数据箱线图 通过箱线图验证字段points_per_minute数据的合理性。 从此箱线图中可以看出字段assists_per_minute的最大值、最小值以及四分位数。...身高直方图 读取数据集、查看各个字段的基本信息以及验证各个字段的数据合理性之后具体分析影响篮球运动员助攻能力和得分能力的因素，首先使用字段height的数据绘制直方图，查看球员身高的基本情况。...高度和打球时间与助攻能力3D散点图 为了更深一步探究影响球员助攻能力的因素，使用字段height、time_played和assist_per_minute绘制3D散点图，更清晰地观察助攻能力与身高和打球时间是否相关
在Python中可以使用matplotlib模块实现数据的可视化，其中boxplot函数就是用于绘制箱线图的。...(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sunspots.csv') # 绘制箱线图（1.5倍的四分位差，如需绘制3倍的四分位差，只需调整whis参数） plt.boxplot...如上图所示，利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。...通过上图可以直观地发现数据中是否存在异常点或极端异常点，但无法得知哪些观测为异常点，以及这些异常点的具体数值。...具体代码如下： # 读入外部数据 pay_ratio = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\pay_ratio.xlsx') # 绘制单条折线图
1.2 功能特色 设定好参数后，只需要一行代码便能绘制出印刷风格的 R 图像。 1.3 数据说明 本包内置数据集均为随机或手动生成，输入以下命令能够看到对应绘图函数的详细说明。...help(acchist) #堆积柱状图黑白印刷风格绘制 help(bonbon) #棒棒图黑白印刷风格绘制 help(boxeasy) #箱线图黑白印刷风格绘制 help(densline)...#核密度图黑白印刷风格绘制 help(easyline) #简单折线图黑白印刷风格绘制 help(histeasy) #柱状图图黑白印刷风格绘制 help(linepoint) #加点折线图黑白印刷风格绘制...，只要数据结构与训练数据集保持一致，就能绘制出对应的图形。...然后本地安装该包，具体教程见：如何本地安装 R 包。
但是ROC曲线绘制的原理是什么，或者说如何一步步画出ROC曲线，以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢？对于很多新手朋友来说，对上述问题并不十分清楚。...ROC曲线的绘制原理 ROC曲线是如何绘制出来的呢？在此之前，我们先学习几个基本的概念。...ROC曲线其实就是以FPR为横坐标，TPR为纵坐标绘制出来的曲线。 下面以一个具体的例子来详细了解ROC曲线是如何绘制的。...如何用SPSS绘制ROC曲线 当样本数据较多时，这样手算TPR和FPR比较麻烦，那么如何利用SPSS绘制ROC曲线呢？接下来，笔者通过实例操作教大家学会用SPSS绘制ROC曲线。...总结 本文主要对ROC曲线绘制的原理以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线进行了详细的阐述，希望对大家的研究有所帮助。
在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...[Univariate-Density-Plots.png] 箱线图 使用箱线图(Box and Whisker Plots)或箱形图是另一种获取特征分布情况的好用的方法。...箱线图中和了每个特征的分布，在中值（中间值）画了一条线，并且在第25%和75%之间（中间的50％的数据）绘制了方框。...由于对角线上的散点图都是由每一个变量自己绘制出的小点，所以对角线显示了每个特征的直方图。...具体来说，也就是如何绘制你的数据图： 直方图 密度图 箱线图 相关矩阵图 散点图矩阵
通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。Prism是一款由美国GraphPad公司开发的数据分析和绘图软件。...数据可视化Prism提供了强大的数据可视化功能，包括散点图、线图、条形图等多种图表类型。用户可以使用Prism绘制出数据集的可视化图形，更好地理解和分析数据。...举例：当用户需要将实验数据可视化呈现时，可以使用Prism绘制出散点图、线图等图表类型，以便更好地展示数据的分布情况和趋势变化。...举例：当用户需要对实验数据进行批量分析时，可以使用Prism进行相关操作并自动生成统计报告，以便更好地展示数据分析的结果和统计图表。...通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。
数据可视化 Origin提供了强大的数据可视化功能，包括散点图、线图、条形图等多种图表类型。用户可以使用Origin绘制出数据集的可视化图形，更好地理解和分析数据。...举例：当用户需要将实验数据可视化呈现时，可以使用Origin绘制出散点图、线图等图表类型，以便更好地展示数据的分布情况和趋势变化。...绘图功能 基本绘图 Origin提供了丰富的绘图功能，用户可以绘制各种类型的图形，例如二维线图、柱状图、曲线图等。...举例：当用户需要绘制一组数据集的变化趋势时，可以使用Origin绘制出对应的线图或曲线图，以更直观地展示数据的增长或下降趋势。...举例：当用户需要展示多个数据集之间的三维关系时，可以使用Origin绘制出相应的散点图或曲面图，以更直观地呈现三维数据集之间的空间特征。
seaborn模块是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了一种更简单、更漂亮的界面来创建各种统计图形。...seaborn模块提供了一组高级接口，使得绘制常见的统计图形变得更加简单。我们可以使用seaborn模块以简洁的方式绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等等，可以绘制图片的种类非常繁多。...我们可以使用seaborn模块绘制散点图矩阵、线性回归模型图、分类散点图、热图等。 分组数据的可视化。seaborn模块提供了处理分组数据的功能，使得我们可以轻松地可视化分组数据。...例如，可以使用seaborn模块绘制分组柱状图、分组箱线图、分组小提琴图等。 内置主题和调色板。...但是，当时都没有对这个seaborn模块的具体配置方法加以介绍；今天，我们就对其配置方法加以具体讲解。 首先，我们需要打开Anaconda Prompt软件；这一软件的具体位置如下图所示。
同样，通过查看数据基本信息可以初步判断出其他字段的数据较为合理。...接下来可以通过绘制箱线图具体查看较高房价房源的情况。 5....平均房价的箱线图 通过直方图分析完波士顿地区平均房价之后，接着通过箱线图查看字段target的最大值、最小值、四分位数以及异常点，目的是初步了解波士顿地区房价的具体分布情况并查看异常点的值。...通过上面散点图可以清晰地看出随着人口地位低下者的比例逐渐下降，该房屋的平均价格也会随之下降。...城镇犯罪率和师生比例与房价的3D散点图 为了更深一步探究居民质量与房价之间的关系，将绘制3D散点图更清晰地查看房价较高地区是否多为教育程度较高的人群。
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