折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
前几天有同学私信给小编，让我推荐好用的科研绘图软件，其实小编之前的推文也推荐过基于Python编写的超好用的科研绘图软件Veusz（这个免费绘图软件包含了你所需要的全部论文配图~~）。今天，小编就再推荐给大家一个免费开学的科研绘图神器-AlphaPlot，还支持直接下载使用，真的科研学术绘图必备，好了，话不多说，直接介绍，内容如下：
plotly包不仅仅是一个包，还是一个多元的交互绘图系统，在Python、MATLAB以及Perl等语言都是可以调用。
写着神经网络计算代码，对矩阵计算想整个清晰的展示方式，就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下，看看有没有人分享过代码？
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，为数据科学家提供了丰富的工具和功能，可以以直观的方式呈现数据。
上面那个小游戏教程写不下去了，以后再写吧，今天学点新东西，了解的越多，发现python越强大啊！ 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包，它专注
脊线图，又称为Joy Plot，是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。这种图形以层叠和重叠的方式展示每个组的密度估计或频率分布，使得不同组之间的比较直观且具有艺术美感。
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
要了解pyplot中所有的颜色映射，请访问http://matplotlib.org/，单击Examples，向下滚动 到Color Examples，再单击colormaps_reference。
今天我们开启R语言绘图的旅程，第一站我们看一下，今天要绘制的图长什么样？如下两张图：
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
TechSmith Camtasia 2023 Mac版软件由兔八哥爱分享的Mac os系统上一款屏幕录制软件中文版，它可以帮助用户录制电脑屏幕、添加音频、视频和图片，进行剪辑和编辑，并输出高质量的视频文件。
自定义 colormap 通常要使用 matplotlib.colors 模块中提供的函数和方法。 matplotlib.colors 是用来转换数字列表或颜色参数为 RGB 或 RGBA 的模块。RGB 和 RGBA 是具有3个或4个浮点数且数值在 [0, 1] 之间的序列。
Origin软件是一个强大的数据分析和图形绘制工具，它能够帮助科学研究、工程设计、数据可视化、教育和商业等领域的用户轻松处理数据。该软件支持多种数据格式，如文本文件、Excel文件、MATLAB文件、ASCII文件、SQL数据库等，用户可以方便地导入数据。而对于图形绘制方面，Origin也提供了多种工具，包括散点图、折线图、柱状图、等高线图、曲面图等。这些工具允许用户对图形进行自由编辑和自定义，以满足用户各种不同的需求。
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。
一个月的备考终于结束了，公号的推文也会陆续进行原创推文制作，也希望大家继续支持哦！本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下：
✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib，直接在pycharm终端pip install matplotlib即可
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
Word Cloud（词云）是一种将文本数据可视化的技术，通过统计文本中单词出现的频率，将其按照频率大小转化成不同大小和颜色的文字，并在可视化图像中呈现出来。Word Cloud 可以帮助我们更直观地了解文本数据中的重要关键词。
Material Design 是 Google 打造的、具有超强表现力和适应性的设计系统，包含设计准则、组件和工具，助力实现用户界面设计的最佳实践。Material Design 是开源开放的，提供了一个可自定义的大型组件库，能够满足各种样式和品牌需求，从而可以帮助您的团队在 Android、Flutter 和 Web 领域创造高质量的数字体验。
在Python数据可视化领域，知名度最高的当属 matplotlib，但此库存在操作复杂的问题。基于此，seaborn简化了操作流程而闻名，尽管其使用方式仍存在一些缺点。因此，在经历10年的打磨后，seaborn团队在更新至0.12版时提出了全新的操作模式。试用之后，已经不想再用回旧模式了。下面我们就体验一下新版seaborn。
科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长。
喵，猫头虎博主今日要分享的是Go语言中一次精彩的接口练习——GIF解码器的编写。🔍 这不仅仅是一次编程练习，而是Go语言强大功能的展现，我们将一起探索如何使用Go的接口来解决实际问题。让我们一起潜入Go的接口世界，解锁新技能吧！
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
在matplotlib中，默认存在一个颜色 的自动映射机制，当我们绘制多条直线时，会通过这个颜色映射机制来为每条直线赋予不同的颜色，代码如下
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」
当我们在使用matplotlib库绘制图形时，有时可能会遇到TypeError: Scalar value for argument 'color' is not numeric的错误。这个错误通常是由于颜色参数传递错误导致的。本篇文章将介绍这个错误的原因以及如何解决。
matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure.在subplot上进行绘制
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(TreeMap)。 使用sparklines迷你图工具，可以在excel中轻松制作出只有高级可视化让软件才能胜任的复杂图
本文为联合撰稿，作者为携程国际业务研发部UED团队静静，公共研发团队祥星、旭仔、俊仔、增翼。
今天介绍关于直方图的美化技巧！ 数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。 data(diamonds) set.seed(42) small <- diamonds[sample(nrow(
深色模式（Dark Mode）在iOS13 引入该特性后各大应用和网站都开始支持了深色模式。在这之前，深色模式更常见于程序IDE开发界面和视频网站界面。前者通过降低屏幕亮度，使得使用人员长时间盯着屏幕眼睛没有那么疲惫；后者通过深色模式来降噪，从而突出主体内容部分。快速开发一个深色模式难吗？在支持css自定义属性（又称css变量，css variables）的现代浏览器里，可以说是相当的容易。甚至可以在运行时实时新增主题，摆脱传统css主题文件加载模式下的主题需要预编译内置不能随时修改的弊端。下面我们来看一下如何使用css自定义属性来完成深色模式和主题化的开发。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。
上一篇文章简单介绍了Keycloak，反响不错。看来大家都对这个东西感兴趣，今天就来进一步的体验Keycloak，让我们对它有一个直观的认识，然后逐步深入，把它的设计理念和概念各个击破。
在 cmd 中键入 python -m pip install matplotlib，系统将自动安装，需要等一段时间，待完成后 python -m pip list ，显示
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
本文介绍了一种基于 canvas 的热力图实现方案，通过分析每个像素的透明度，对颜色进行映射，从而实现热力图效果。该方案包括准备数据、创建 canvas 渐变填充、根据透明度生成颜色映射表、重置 canvas 画布颜色和实现热力原理等步骤。
前面我们已经介绍了迄今为止最强大的upsetplot包的部分内容，今天继续介绍剩下的功能，这个包绝对是目前画upset plot的最强大的R包，没有之一！
随着社交媒体（如Instagram和Facebook）的普及，人们越来越愿意在公开场合分享照片。在分享之前，对颜色进行修饰成为了一项必不可少的操作，可以帮助更生动地表达照片中捕捉到的故事，并给人留下良好的第一印象。照片编辑工具通常提供颜色风格预设，如图像滤镜或查找表，以帮助用户高效探索。然而，这些滤镜是通过预定义参数手工制作的，不能为具有不同外观的图像生成一致的颜色风格。因此，用户仍然需要进行仔细的调整。为了解决这个问题，引入了色彩风格转换技术，可以自动将一个经过精细修饰的图像（即风格图像）的色彩风格映射到另一个图像（即输入图像）。
本文作者：TalkingData 可视化工程师李凤禄 编辑：Aresn inMap 是一款基于 canvas 的大数据可视化库，专注于大数据方向点线面的可视化效果展示。目前支持散点、围栏、热力、网格、聚合等方式；致力于让大数据可视化变得简单易用。 GitHub 地址：https://github.com/TalkingData/inmapinmap 热力图这个名字听起来很高大上，其实等同于我们常说的密度图。 📷 如图表示，红色区域表示分析要素的密度大，而蓝色区域表示分析要素的密度小。只要点密集，就会形成聚类
（补档，建议点击底部阅读原文跳转到我的博客阅读）本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的下篇，主要是介绍如何用Python的selenium库去操控浏览器截取谷歌街景图像，并按照Pytorch中标准ImageFolder保存，最后使用语义分割模型进行进一步筛选图片。
我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而现如今通过计算机的辅助，我们可以快速生成大量的着色方案。
NumPy也可以画图吗？当然！NumPy不仅可以画，还可以画得更好、画得更快！比如下面这幅画，只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码，就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
在Seaborn的使用中，是可以针对数据类型而选择合适的颜色，并且使用选择的颜色进行可视化，节省了大量的可视化的颜色调整工作。
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