首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当我试图将两个变量绘制到同一张图上时,为什么我的图看起来像这样?

当你试图将两个变量绘制到同一张图上时,图像出现异常可能有以下几个原因:

  1. 数据范围不一致:如果两个变量的数据范围相差较大,可能会导致其中一个变量的图像在整个图像中占据很小的比例,从而导致图像看起来异常。解决方法是对数据进行归一化处理,使其在相同的数据范围内。
  2. 坐标轴设置不当:图像异常也可能是由于坐标轴的设置不当导致的。例如,如果两个变量的数据在不同的坐标轴上绘制,可能会导致图像看起来异常。解决方法是确保两个变量在同一坐标轴上绘制,或者通过设置合适的坐标轴范围来调整图像。
  3. 绘图参数设置错误:图像异常还可能是由于绘图参数设置错误导致的。例如,绘图时使用了错误的图形类型、颜色映射等。解决方法是检查绘图参数的设置,确保其正确性。
  4. 数据异常:如果两个变量的数据存在异常值或缺失值,可能会导致图像异常。解决方法是对数据进行清洗和处理,去除异常值或填补缺失值。

综上所述,当试图将两个变量绘制到同一张图上时,如果图像看起来异常,需要检查数据范围、坐标轴设置、绘图参数和数据的异常情况,并进行相应的调整和处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

硬核科普:什么是拓扑?

3:看起来不特别美味甜甜圈 为什么球体不是甜甜圈? 现在,我们知道了如何判断两个对象在拓扑中一致性,现在我们来看一下如何判断其在拓扑中差异性。拓扑空间具有许多可以区分它们不同属性。...克莱因瓶看起来有内外两侧,但是你可以从一个特定点沿一条连续路径走,你经过克莱因瓶“外部”和“内部”,最后回到原始点,这说明克莱因瓶3D表示在拓扑上是同一个面。因此,克莱因瓶没有容积。...当我这些边缘粘合在一起,我们需要箭头指向同一方向。因此,我们将上图扩展如下: ? 8:如何从其粘合构造甜甜圈 下一个类似于 7,除了两个红色箭头现在处于相反方向。...如果我们想象吃豆人在粘合图上移动,当它进入一侧,它将从同一颜色另一侧冒出来,而箭头确定了它前进方向。 假设吃豆人进入圆环粘合右侧,那么它将从左侧出现。...在数据中寻找结构通常取决于我们如何看待数据,即:使用什么统计检验,哪些变量与其他变量进行比较以及使用哪些可视化表示。 从拓扑结构中,我们知道看起来完全不同事物实际上可以具有相同结构。

1.5K30

从架构可视化入门抽象坏味道

两个问题可能太抽象了,不容易意识,那我们可以看图,从图上具体表现来发现坏味道。...一般会有几个迹象表明我们有可视化坏味道: 一图上过分密密麻麻线; 一图上太过多元素(也就是方块); 一图上太少元素,比如角色特别少; 每个图上文字表达不契合,有的太泛泛,有的太细节; 无限制画更多张...见过一些,上面的角色只有两个,内部用户和外部用户。而另一些,细化到了个人级别,或者把职级都放上去了。所以无论再简单原则,最后都会掉进抽象坑。...(技术共识图) 在后面画具体,就可以省略掉一些共识元素,nginx和数据库就没有了,可以更关注在业务上,而不是技术上。...只画重要,剩下交流时候再画 除了上面说,不要试图在一图上给他足够信息。同时也不要试图把所有的信息都表达出来。 绝大多数可能只在交流具体业务时候才画,推荐使用动态

61740

组和分组卷积

我们决定图上一个点是我们标识元素(原始位置),并找到我们想要增加两个元素,一个a和b。我们选择从标识一个路径。...在数学中,人们经常这样平衡普遍性和特异性。 数学家研究弱小和强壮小组。但是,不知何故,团体是特别的。他们不是太热,他们不太冷,他们是对。 这看起来有些武断。...为什么这些特定规则是一个特别好收集?有一件事情觉得非常有帮助和激励,他们意识到他们和我们把组织当作图表想法是一样。标识相当于有一个起始点,逆向可逆向箭头,结合性等同于完美对称性。...4 三牌组 考虑三牌,分别为1,2,3。有一些自然适用于他们转换。我们调用前两切换操作 。同样,我们调用切换第二操作。...当我们洗牌,我们试图把它们随机排列,随机排列。这意味着我们创建一个概率分布在整个组。 理想情况下,我们洗牌会给我们一个统一分配 - 每一个排列都是相同可能性。

1.5K100

服不服?40行Python代码,实现卷积特征可视化

我们看看对应第 95 和第 303 个特征可视化是什么:  第 40 层第 95 和第 303 个滤波器  再来看比较酷:  第 40 层第 64 个滤波器  有许多看起来羽毛一样结构,似乎还有鸟腿...好,让我们输入一:  Yes,特征图上 277 处确实有一个强烈尖峰,但是旁边更强烈尖峰是怎么回事?  ...当我噪声输入到我们网络中,forward 方法就会计算出第一层输出结果;第二层输入是前一层 forward 方法输出结果;以此类推。...这样获得结果出奇好,一个低频、高分辨率、且没有太多噪音模式:  第 40 层,第 265 个滤波器。  我们现在有了一个分辨率好得多低频模式,并且没有太多噪音。为什么这样做会有用呢?...想法是:当我们从低分辨率开始,我们会得到低频模式。放大后,放大后模式相比直接用大尺度图像优化生成模式有较低频率。

38400

不使用直方图6个原因以及应该使用哪个替代

通常,当变量包含一些频繁,我们需要意识这一点。但是,直方图不允许这样做,因为直方图是基于间隔,并且间隔“隐藏”了各个值。 一个经典例子是,缺失值被大量推算为0。...直方图是基于区域当我试图进行比较,区域最终会重叠,这使得我们工作不可能完成。 6、不加载所有数据,就很难做出判断。...另一种选择:累积分布(Cumulative Distribution) 在看到为什么直方图不是理想选择6个原因后,一个自然问题是:“还有其他选择吗?”...因此,30%样本每分钟心跳次数不超过140次。 告诉你有多少观察值“等于或低于”某一给定水平有什么意义呢?为什么不只是“平等”? 因为如果不这样做,结果取决于变量单个值。...如果只有一堆可能值(即变量是离散),则可以立即看出来,因为曲线是阶梯形。 5.可以轻松比较分布。比较同一图上两个或多个分布很容易,因为它们只是曲线,而不是面积。

1.2K10

52个数据可视化图表鉴赏

交叉表显示两个或多个变量联合分布,它们通常以矩阵中列联表形式表示。 (由于和excel格式相仿,个人认为是Tableau里最体现造轮子特点。)...直方图看起来条形,但连续度量值分组范围或数据桶中。 26.地平线图 地平线图是一种功能强大工具,用于在一个类别内多个项目之间比较一段时间内数据。...42.分段条形两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上类别下,可以使用如图条形这种变化。与条形图一样,每个条形长度用于显示类别之间离散数值比较。...每个数据系列都指定了一种单独颜色或同一颜色不同阴影,以便区分它们。然后每组钢筋彼此隔开。 43.斜坡 斜坡很像线形,因为它绘制点之间变化。然而,坡度绘制了两点之间变化。...流通过使用流动有机形状显示不同类别数据随时间变化,这些形状有点河流。这使得流在美学上更令人愉悦,看起来更吸引人。 在流图中,每个单独流形状大小与每个类别中值成比例。

5.7K21

40行Python代码,实现卷积特征可视化

第 40 层第 95 和第 303 个滤波器 再来看比较酷: ? 第 40 层第 64 个滤波器 有许多看起来羽毛一样结构,似乎还有鸟腿,左下方有个类似鸟头东西。...当我噪声输入到我们网络中,forward 方法就会计算出第一层输出结果;第二层输入是前一层 forward 方法输出结果;以此类推。...例如,当我们对层 i 特征映射感兴趣,我们在 i 层 register 一个「forword hook」;当层 i forward 方法被调用后,层 i 特征就会保存在一个变量里。...这样获得结果出奇好,一个低频、高分辨率、且没有太多噪音模式: ? 第 40 层,第 265 个滤波器。 我们现在有了一个分辨率好得多低频模式,并且没有太多噪音。为什么这样做会有用呢?...想法是:当我们从低分辨率开始,我们会得到低频模式。放大后,放大后模式相比直接用大尺度图像优化生成模式有较低频率。

1.3K20

40行Python代码,实现卷积特征可视化

第 40 层第 95 和第 303 个滤波器 再来看比较酷: ? 第 40 层第 64 个滤波器 有许多看起来羽毛一样结构,似乎还有鸟腿,左下方有个类似鸟头东西。...当我噪声输入到我们网络中,forward 方法就会计算出第一层输出结果;第二层输入是前一层 forward 方法输出结果;以此类推。...例如,当我们对层 i 特征映射感兴趣,我们在 i 层 register 一个「forword hook」;当层 i forward 方法被调用后,层 i 特征就会保存在一个变量里。...这样获得结果出奇好,一个低频、高分辨率、且没有太多噪音模式: ? 第 40 层,第 265 个滤波器。 我们现在有了一个分辨率好得多低频模式,并且没有太多噪音。为什么这样做会有用呢?...想法是:当我们从低分辨率开始,我们会得到低频模式。放大后,放大后模式相比直接用大尺度图像优化生成模式有较低频率。

59620

MindManager: Draw your own MindMap!

MindMap 是一种看起来很像树形东西,不过比树形还强力得多(笑)。 一般人在记笔记、或规划事情时候,多半只有两种方法:第一种人像是逐字纪录、听到什么就写下来。...之类问题,你还真答不出来! 第二种人稍微好一些。他们通常会把重点摘要条列下来。虽然这样子可能会失去百分之二十内容,但却可以节省百分之八十精神和时间。而且事后在复习时候仍然可以调理分明。...MindMap 正是基于此,在同一纸面上把所有的信息组织在一树状结构图上,每一分支上都写着不同概念关键词或短句,把每一概念分类并且有层次分布在图上;而这图上又充满着色彩、象,因此能够同时刺激你两个半脑...传统绘制 MindMap 方法是拿一白纸,然后直接用一堆笔在上面绘制。这个方法优点是具有相当大弹性,你可以非常迅速地书写和绘制各个关键词或图像间关联性。...一起来用 MindManager 绘制 MindMap 吧! ? mindmap:思路思路按照树状结构进行线索清理。

90380

R基本绘图功能

这样看来,其实跟UNIX工具包比较,比如,grep, sed, 和 awk. 来,放松一下,我们要开始玩转R基本绘图功能了! 数据源 我们将会用到iris数据集。...因此就像这个例子,假设我们想在x轴和y轴绘制特定值,我们将用attach命令代替iris$放在我们变量前面。 时间序列 用R绘制时间序列特别简单。...而且不同点标记可以用来表示一个变量不同分类(或者在R里面的“层次(level)”) 直方图 在R里面最爱之一:直方图!...当我从Excel换到R时候,已经听说了最让人激动是在R里面只需要一行代码就能代替Excel里面的catalogs of frequency tables (频数表)。 直方图特别好用!...密度函数和图例 如果你要在同一个图里画出不同变量分布建议用密度分布。用density函数可以画出概率分布函数(PDF)估计。密度用一个基本,连续线来展现你数据。

97250

计算演算:反向传播

为了让大家对计算有更清晰理解,这里我们把它分开计算,并绘制图像。 我们可以把这个等式分成3个函数: ? 在计算图中,我们把每个函数连同输入变量一起放进节点中。...虽然你以前可能没想过从计算角度来进行理解,但这样一看,其实前向模式求导和我们刚开始学微积分时接触内容差不多。 另一方面,反向模式求导则是从计算最后开始,输入结束。...如果说这是一个只有两个输入简单例子,两种方法都无所谓,那么请想象一个有一百万个输入、只有一个输出模型。这样模型,我们用前向模式求导要算一百万次,用反向模式求导只要算1次,这就高下立判了!...当我第一次真正理解反向传播算法反应是:哦,就是最简单链式法则!怎么花了这么久才明白?...认为有。 反向传播算法也是了解数据流经模型过程有利“镜头”,我们能用它知道为什么有些模型会难以优化,如经典递归神经网络中梯度消失问题。

1.5K21

数据处理基础—ggplot2了解一下

散点图,条形,箱形等。 5.8.3 使用aes映射功能 该aes函数指定数据框中变量如何映射到绘图上要素。...5.8.4 Geoms 我们可以使用geoms来指定我们希望数据在图表上显示方式。例如,我们选择geom可以指定我们数据显示为散点图,条形或箱形。 让我们看看我们图形怎样看起来散点图。...但是我们数据框中实际上有10个细胞,比较所有细胞会更好。如果我们想同时绘制来自所有10个细胞数据怎么办? 目前我们不能这样做,因为我们每个单独细胞视为变量并将该变量分配给x轴或y轴。...任务4:使用更新counts数据框绘制散点图,其中Gene_ids为x变量,Counts为y变量 5.8.6 绘制 可视化基因表达数据常用方法是使用热。...显然,这不是非常有用信息,当我们查看超过10个细胞和20个基因时,这将变得不切实际。幸运是,我们可以设置我们在图上看到聚类数量。

1.5K30

用Python演绎5种常见可视化视图

来简单介绍下这四种关系特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间变化趋势,比如折线图。 联系:查看两个两个以上变量之间关系,比如散点图。...多变量分析可以让你在一图上可以查看两个以上变量关系。...比如“身高”和“年龄”,你可以理解是同一个人两个参数,这样同一图中可以看到每个人“身高”和“年龄”取值,从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...我们创建一个随机一维数组,然后分别用Matplotlib和Seaborn进行直方图显示,结果如下,你可以看出,没有任何差别,其中最后一就是kde默认为Ture显示情况。 ? ? ?...下面这张相当于这4个变量两两之间关系。比如矩阵中第一代表就是花萼长度自身分布,它右侧这张代表是花萼长度与花萼宽度这两个变量之间关系。 ? End. 作者:妄心xyx 来源:简书

1.9K10

斯坦福 Stats60:21 世纪统计学:前言第四章

当我们开始使用 R 这样编程语言来分析我们数据,这将特别有用,因为这些语言已经理解了 TRUE 和 FALSE 概念。事实上,大多数编程语言都等价地处理真值和二进制数。...在本章中,我们讨论为什么以及如何总结数据。 3.1 为什么总结数据? 当我们总结数据,我们必然会丢失信息,人们可能会对此提出异议。举个例子,让我们回到我们在第一章中讨论 PURE 研究。...通常,当我们创建连续数据直方图或者存在许多可能值数据,我们会对值进行分箱,这样我们不是计算和绘制每个特定值频率,而是计算和绘制落入特定范围内频率。...事实上,当我们收集数据,这种形状实际上是我们观察分布常见形状之一,我们称之为正态(或高斯)分布。...这个分布是用两个值(我们称之为分布参数)来定义:中心峰值位置(我们称之为均值)和分布宽度(用一个称为标准差参数来描述)。 3.6 显示了在每个直方图上绘制适当正态分布。

21211

用30分钟读懂人类感知世界39项研究

虽然说这里介绍只是门可罗雀凝练,事实来说,这些研究都是经过多次反复试验,没有放过一丝一毫细枝末节,让没法在这里一一罗列。所以这里只简单介绍一两个主要实验结果中心思想。...柱状和折线图 在同一项研究两个独立实验中,Zacks和Tversky发现,当参与者被要求描述柱状图中数据,他们倾向于使用坐标轴进行对比(例如,A比B在X中数量更大)。...饼状显然无法有效地传递数据变化信息,但他们发现柱状竟然与折线图有相似的比较效果,他们想知道这是为什么。 他们假设这是因为人们在柱状之间想象绘制了一条虚线。...Spence最后两个实验涉及Steven's定律,它再次(非常简单地)表示物体尺寸在呈现较大物体看起来较大,或者在呈现较小物体看起来较小。...Lee观察当“新手用户”遇到不熟悉可视化,并试图理解它们意义,参与者很难摆脱最初想法,即使这些想法是错误。因此可以看出,第一印象对人们非常重要。 ?

1.1K40

10个数据可视化技巧,让你一看就懂!

必须对你说实话:当我学习数据科学时,完全低估了绘图重要性。没错,那时一切都一团糟:从头开始学习 python、熟悉了所有可能算法、理解了所有东西背后数学原理,但是绘图技巧很糟糕。...为什么这样?我们总是在做同样事情。你知道:pairplots,distplots,qqplots…你在可视化数据使用图表是理解数据唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认图表。...想象一下,你告诉一个客户,你封锁了 x% 交易,只是因为机器学习模型是这样,但你根本不知道为什么这样做会怎样?当然,对于任何试图最大化环化率和销售情况电子商务来说,这都不是很有吸引力,对吧?...在这篇文章剩余部分,想和大家分享 10 个基本中级和高级绘图工具。发现在现实生活中,当涉及绘图解释你数据,这些工具非常有用。...「patch」或条形,直到「ha」参数获取条形位置、高度和宽度为止,以便值注释放在正确位置。

2.3K10

让老板和客户一看就懂 ,赞不绝口10个数据可视化技巧

必须对你说实话:当我学习数据科学时,完全低估了绘图重要性。没错,那时一切都一团糟:从头开始学习 python、熟悉了所有可能算法、理解了所有东西背后数学原理,但是绘图技巧很糟糕。...为什么这样?我们总是在做同样事情。你知道:pairplots,distplots,qqplots…你在可视化数据使用图表是理解数据唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认图表。...想象一下,你告诉一个客户,你封锁了 x% 交易,只是因为机器学习模型是这样,但你根本不知道为什么这样做会怎样?当然,对于任何试图最大化环化率和销售情况电子商务来说,这都不是很有吸引力,对吧?...发现在现实生活中,当涉及绘图解释你数据,这些工具非常有用。...「patch」或条形,直到「ha」参数获取条形位置、高度和宽度为止,以便值注释放在正确位置。

1.8K20

图像处理,计算机视觉和人工智能之间差异

下面提供了一些有意思链接,可以在本文最后使用该程序,你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后工作方式。 因此,在本文中,帮助你了解图像处理,计算机视觉和人工智能之间区别。...现在计算机视觉主要是两个主要事情,分析和图像处理算法,你选择联合起来得出这样结论,谁是两个宠物中胜利者。...第四个图像是第三个图像轮廓图像(简单地说,我们试图在所有颜色为白色物体上绘制边界,其中也包括宠物),在最后一个图像中,我们通过周长逼近最大轮廓使用凸包,这里最大轮廓将是宠物轮廓,并在图像上绘制近似的形状...左图像是该步骤输入图像,我们制作近似的小掩模(中心图像)以宠物多边形转移(也称为翘曲,wrapping)小图像(中心图像)上。翘曲后结果看起来 ?...总结 试图解决一个非常简单但非常重要的话题,这个领域每个初学者都想要理解。当我开始学习这个领域总是有这个问题,而且发现很少有人明确地回答问题。希望能帮到你。

1.1K30

使用 SVG 和 Vue.Js 构建动态树

用绝对值 C 来创建这个。 实现对称性 对称性是实现该关键点。为了实现这一点,只使用一个变量来派生出类似于高度,宽度和中点等值。 就让我们把这个变量命名为 size 吧。...由于此树形方向是水平,因此可以变量 size 视为整水平空间。 让我们为这个变量赋予实际值。这样,你还可以计算路径坐标。...现在整用户空间 / 坐标系已准备好,让我们看看 size 变量如何通过使用不同 % 值来帮助计算坐标。 恒定和动态坐标 ? 圆是一部分。这就是为什么从一开始就把它包含在计算中是很重要。...// value of x2 and x3 x = index * distance 当我使用 x 值来表示 x2 和 x3 ,这张看起来有点奇怪。 ?...因此,作为一名开发人员,即使在处理具有明显视觉效果项目,你也可以用数据方式进行思考。 已经意识创建这个看起来很复杂图表需要 Vue.js 和 SVG 一些简单概念。

6.4K50
领券