但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ? image.png 今天找到了解决办法，在这里记录一下。...第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density() ?...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
使用plot()时可指定各种实参，还可使用众多函数对图像进行定制 使用scatter()绘制散点图并设置其格式 有时候需要绘制散点图并设置各个数据的格式。...绘制大型数据集时，你还可以对每个点都设置同样的格式，再使用不同的样式选项重新绘制某个点，以突出它们 ✅要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向它传递一对x,y坐标，它将在指定绘制绘制一个点 import...]) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 ✅这里需要注意函数axis需要传入四个值，x,y坐标的最小值，最大值 效果如下： 删除数据点的轮廓 要删除数据点的轮廓...) # 设置每个坐标轴的取值范围 plt.axis([0, 1100, 0, 1100000]) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 效果如下： 自定义颜色...) # 设置每个坐标轴的取值范围 plt.axis([0, 1100, 0, 1100000]) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 自动保存图表 要让程序自动将图表保存到文件中
热力图 将矩形数据绘制成颜色编码矩阵 函数原型 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center...vmin,vmax：float 作用：锚定颜色图的值 cmap:matplotlib颜色图名称或对象，或者颜色列表 作用：指定从数据值到颜色空间的映射。...center:float 作用：绘制不同数据时将颜色图居中的值，如果未指定， 则使用此参数将更改默认的cmap robust:bool 作用：如果不为True且vmin或vmax不存在， 则使用稳健的分位数而不是极值来计算色图范围...随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。...随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。
imshow方法常用的几个参数如下 1. cmap cmap是colormap的简称，用于指定渐变色，默认的值为viridis, 在matplotlib中，内置了一系列的渐变色，用法如下 plt.imshow...完整的内置colormap的列表见如下链接 https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html 2. aspect aspect用于指定热图的单元格的大小...6. interpolation interprolation参数控制热图的显示形式，是一个较难理解的参数，同样的数据，不同取值对应的热图形式如下 ?...在日常使用而言，nearest和None是应用的最多的。...7. extent extent参数指定热图x轴和y轴的极值，取值为一个长度为4的元组或列表，其中，前两个数值对应x轴的最小值和最大值，后两个参数对应y轴的最小值和最大值，用法如下 plt.imshow
绘制大型数据集时，你还可以对每个点都设置同样的样式， 再使用不同的样式选项重新绘制某些点，以突出它们。...由于这个数据集较大，我们将点设置得较小，并使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范 围（见）。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。...在这里，我们将x坐标 轴的取值范围设置为0~1100，并将y坐标轴的取值范围设置为0~1 100 000。结果如图15-6所示。...15.2.6 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的 数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。...为获取漫步中下一个点的x值，我们将x_step与x_values中的最后一个值相加（见6），对于y 值也做相同的处理。
plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用plt.plot函数。...需要了解更多函数的参数信息，参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣，参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...一个我们称为 ，取值范围是 表示整个环状，还有一个称为 ，取值范围是 表示纸带的宽度： theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) w = np.linspace
plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用plt.plot函数。...需要了解更多函数的参数信息，参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣，参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。...，但是对于我们并不是使用函数构建数据样本（数据样本通常来自真实世界的采样）的情况下，这能提供很大的帮助。...一个我们称为 ，取值范围是 表示整个环状，还有一个称为 ，取值范围是 表示纸带的宽度： theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) w = np.linspace
plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用plt.plot函数。...需要了解更多函数的参数信息，参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣，参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。...，但是对于我们并不是使用函数构建数据样本（数据样本通常来自真实世界的采样）的情况下，这能提供很大的帮助。...一个我们称为 ，取值范围是 表示整个环状，还有一个称为 ，取值范围是 表示纸带的宽度： theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) w = np.linspace(-
（3）plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的 plt.plot 和 plt.scatter 对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用 plt.plot 函数。 3、误差可视化 对于任何的科学测量来说，精确计算误差与精确报告测量值基本上同等重要。...需要了解更多函数的参数信息，参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣，参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。...，但是对于我们并不是使用函数构建数据样本（数据样本通常来自真实世界的采样）的情况下，这能提供很大的帮助。...一个我们称为 ，取值范围是 表示整个环状，还有一个称为 ，取值范围是 表示纸带的宽度： theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) w = np.linspace(-0.25
一般变量之间的复杂关系不仅仅是通过单独一个函数就能够建模的，而是需要叠加函数来表现。所谓公平性，是指在样本量足够大时能为不同类型单噪声程度相似的相关关系给出相近的系数。...例如，对于一个充满相同噪声的线性关系和一个正弦关系，一个好的评价算法应该给出相同或相近的相关系数。 算法对比 理解公平性与普适性 对于普适性较好的函数，不同类型的关联关系其起点应当是接近的。...而且是接近于一的。 而对于公平性较好的比较方法，随着噪音的增加，不同类型关联关系函数变化应当是相近的。 由上可见，MIC拥有出色的普适性与公正性。...参数解释 阿尔法（float数据类型，取值范围为（0 ，1.0 ] 或 > = 4） 如果alpha的取值范围在（0,1]之内，那么B的取值范围为（N ^α，4）其中n是样本的数目。...如果alpha的取值范围是是> = 4。 alpha直接定义B参数。如果alpha高于样本数（n），则它将被限制为n，因此B的取值实际上是个分段函数，具体公式为：B = min（alpha，n）。
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观，在matplotlib中内置了许多的渐变色，如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题，这么多的渐变色，其分布有没有什么规律，挑选的时候有没有什么技巧呢？...该系列适合数据有中值和左右两个边界的情况，最经典的就是相关系数了，相关系数的取值范围为-1到1，-1到0是负相关，0到1是正相关，对于这样的数据，用该系列渐变色就特别的合适。...3. cycling colormaps 该系列的起点和终点是相同的颜色，中间可以混合多种颜色的渐变，具体的渐变色图示如下 ? 对于围绕中心对称的数据，采用该系列比较合适。...4. qualitative colormaps 该系列适合数据是离散分布的情况，是有多个独立颜色组合而成的渐变色，具体的渐变色图示如下 ?...LinearSegmentedColormap 第一种方式直接将单独的颜色合并构成一个颜色梯度，第二种方式则根据指定的颜色，通过颜色的渐变来形成颜色梯度，用法如下 from matplotlib.colors
，啥也不说，咱先上效果图： 上面这张图是展示了基于matplotlib+cartopy的山地阴影图在不同光影参数下的变化效果。...在我讲解之前，我推荐大家读一下matplotlib官方文档库里的这一篇文章：《Topographic hillshading》，该文章已经介绍了如何单独基于matplotlib绘制山地阴影图，并给出了不同渲染参数下的渲染效果图...LightSource ls = LightSource(azdeg=360, altdeg=30) 其中azdeg是方位角，取值范围是0~360，altdeg是高度角，取值范围是0~90，这两个参数可以确定一个光源的投射方向...下面我们来看一下不同的dx，dy取值，对图像效果有什么影响。...上图的绘制方法就是在前面代码的基础上，增加了ax.countourf函数对降水数据的叠加，在这里就不再赘述。----。
一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观...绘制heatmap，该方法比较繁琐，要调用很多辅助函数才能实现效果更好的热图。...如果是DataFrame，则df的index/column信息会对应到heatmap上，即df.index对应到热力图的x轴，df.columns对应到热力图的y轴 vmax，vmin：分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定 annot(annotate的缩写)：默认取值False；如果为True，在热力图每个方格写入对应的数据
集成方法有几种形式： 1） 不同算法的集成 2） 相同算法的不同设置的集成 3） 不同分类器处理不同数据集部分的集成 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法， 内容目录 1 Bagging...Boosting：每次训练的的数据集不变，但每个样例在学习器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的学习结果进行更新。 2）样本权重： Bagging：使用均匀取样，每个样本的权重相同。...Boosting：每个弱学习器都有不同的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。 4）计算方式： Bagging：各个学习器可以并行生成，互不影响。...2.3更新训练数据集的样本权重， ? ? 式中，Zm是规范化因子，将Wmi的值规范化到0-1之间，使得 ? 。对于二分类算法，弱分类器 ?...，可以增加内部分类器的树深度，也可以不限制树深 #max_depth树深，数据量大的时候，一般范围在10——100之间 #数据量小的时候，一般可以设置树深度较小，或者n_estimators较小 #n_estimators
，每个像素取值范围是[0-255])。...,取值范围[0-60000)，此处随机采用406号样本 imgNum = 406 # cmap用于改变绘制风格，采用gray黑白 plt.imshow(X_train[imgNum],cmap='gray...，使用plt.imshow时常用不同的颜色，如plt.imshow(images, cmap=plt.get_cmap(‘gray_r’))是白底黑字的 结果 分析 红色箭头为对应像素点的值[...# 调用matplotlib.pyplot库的subplot方法指定子图位置 plt.subplot(*position) # 调用matplotlib.pyplot库的imshow方法把数字矩阵绘制成图...(image.reshape(-1, 28), cmap='Purples') # 设置不显示坐标轴 plt.axis('off') #做出判断，实际数字与预测数字是否相同，如果不相同则字体颜色为红色
注意事项： cv2.imshow() 会自动调整窗口大小以适应图像的尺寸。如果需要手动设置窗口大小，可以使用 cv2.namedWindow() 函数，并指定窗口的大小。...可以创建多个不同的显示窗口，每个窗口必须命名不同的 filename。...可以用 destroyWindow() 函数关闭指定的显示窗口，也可以用 destroyAllWindows() 函数关闭所有的显示窗口。...2.2 matplotlib显示图像 plt.imshow() 语法结构： plt.imshow(img[, cmap]) img：图像数据，一个二维或三维数组，通常表示图像的像素值。.../img/1.png" # 读取文件的路径 img = cv2.imread(imgFile, flags=1) # flags=1 读取彩色图像(BGR) # 保存 JPEG 图像并指定质量为 90
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