今天我们来聊聊上图这个比较炫酷的指针仪表图，这个图可以根据你的指标的数据进行关联，通过指标数据的变化，仪表图进行指针的变化，我们来讲讲这个图设计的思路。...首先我们需要定义仪表图的刻度，就是你的指标是0-100%，还是 -100-100%，还是其他的范围，因为你的刻度的范围对指针的角度的计算是有影响的，加入你的范围是在 -100-100%，而仪表图是个半圆...，角度是180度，所以每个刻度对应的角度是 180度/200 确定了你的刻度范围后，接下来我们要确定指针的位置，要确定指针的位置，我们需要确定指针的角度和指针的长度。...指针的角度，我们的思路是 90度- 角度1=角度2 （看下图） 指针的长度我们需要确定指正的三个点，指针的原点和指针的前段和后端3个点，我们可以设定指正前段长度为0.8 ，后端长度为0.2 ，然后用...sin ,和COS的函数来算出指针 x.y轴的前段和后端的点，如下图 确定了3个点后，我们用散点图来画出指针，再在图中填充仪表盘的图片，就可以完成我们的仪表图了。
被吹嘘的Look-alike模型和基于行为特征的Look-alike 我之前曾在博客里为“大数据”大唱赞歌。我们曾经讨论过最优化算法和可以利用大数据来揭示的洞见。...这条线描述了理想的用户，但是真正的理想用户其实很少。在很多案例中都是这样，因为模型为了更好的拟合而太过细化。...如果你的典型用户只有不多的特征符合这些变量，那即使有200多个变量，在真实世界中不会给你什么好处。 所以应该怎么做呢？大多数媒体会放宽这个模型的拟合条件。...他们会设置一个数据阈值，比如说10%－15%的容差。他们中的一部分甚至会根据他们想要覆盖的用户数量凭空改变拟合。换句话说他们是在根据想要为你投放的广告数量来定义模型的。 ?...导致的结果是，广告的表现可能变好或者变坏，取决于广告收看者离最佳拟合线（理想用户）的远近。 当你依据拟合度搭建模型然后在现实世界用之来选定投放对象时，你能到达目标利润很可能会有所偏离。
前面我也给大家简单介绍过 ☞R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图 ☞R语言绘图：复杂散点图绘制 相信大家在读paper的时候也见到过下面这种类型的图 这张图在传统的相关性散点图的基础上还多了一个直方图...，来展示该变量的分布情况。...今天我们就来带大家来重现这样的图。...ab=T, #增加拟合直线 ellipse=F, #删除椭圆 smooth=F, #删除平滑曲线 xlab="SATV...，我们用不同的颜色来区分两种性别，并展示密度图。
不少科研工作者，包括在读的博士生、研究生等可能都有这样的体会：千辛万苦得来的实验结果，不知道该如何展现给别人?...Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计，信号处理，曲线拟合以及峰值分析。...Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法（LMA）的非线性最小二乘法拟合。...Python绘制的直方图 ? R语言绘制的图形 5 Mathematica/Matlab 这两款软件是不用多去介绍的，我想理工科的人再熟悉不过了，都是一个公司的。...这时候，许多同学习惯用Photoshop来解决问题。PS是个强大的图像处理软件，但其在图形排版过程中，并不完美，尤其在图形对象的定位、对齐等功能上，过多依靠肉眼来瞄准，不是很方便。
在我之前的车道检测项目的基础上，我实现了一个曲线车道检测系统，该系统工作得更好，并且对具有挑战性的环境更加稳健。车道检测系统是使用 OpenCV 库用 Python 编写的。...下面是实现步骤： 畸变校正 透视变换 Sobel滤波 直方图峰值检测 滑动窗口搜索 曲线拟合 覆盖检测车道 应用于视频 畸变矫正 相机镜头扭曲入射光以将其聚焦在相机传感器上。...这是直方图的样子，在二值图像旁边： 滑动窗口搜索 滑动窗口算法将用于区分左右车道边界，以便我们可以拟合代表车道边界的两条不同曲线。 算法本身非常简单。...落在窗口内的像素被赋予一个标记。在下图中，蓝色标记的像素代表右侧车道，红色标记的像素代表左侧： 曲线拟合 项目的其余部分非常简单。...但是，它仍然会在一定程度上受到阴影和道路纹理剧烈变化的影响。在我的下一个车道检测项目中，我们将使用一些机器学习技术来开发一个非常强大的车道和车辆检测系统，谢谢！
默认情况下，这将绘制一个直方图，并拟合出核密度估计(KDE)。 ? 直方图 直方图应当是非常熟悉的函数了，在matplotlib中就存在hist函数。...直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。 为了说明这一点，我们删除密度曲线并添加了地毯图，每个观察点绘制一个小的垂直刻度。...如同直方图一样，KDE图会对一个轴上的另一轴的高度的观测密度进行描述： ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生的是，每一个观察都被一个以这个值为中心的正态（ 高斯）曲线所取代。 ?...KDE的带宽bandwidth（bw）参数控制估计对数据的拟合程度，与直方图中的bin(数据切分数量参数)大小非常相似。 它对应于我们上面绘制的内核的宽度。...可以通过cut参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： ?
car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并 能添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。...car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并有以下可选操作： 以某个因子为条件绘制散点图矩阵； 包含线性和平滑拟合曲线； 在主对角线放置箱线图、密度图或者直方图； 在各单元格的边界添加轴须图...scatterplotMatrix()函数的另一个用法 > library(car)#主对角线的核密度曲线改成了直方图，并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。...主对角线的核密度曲线改成了直方图，并且直方图是以各车的气缸数为条件绘制的。图形包含主对角线中的直方图以及其他部分的线性和平滑拟合曲线。...另外，子群（根据气缸数）通过符号类型和颜色来区分标注默认地，回归直线拟合整个样本，包含选项by.groups = TRUE将可依据各子集分别生成拟 合曲线。
默认情况下，将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE, kernel density estimate）。 sns.distplot(x) 直方图 直方图将数据分成bin(s)，然后绘制条形以显示落在每个bin中的数据数量，来表示数据的分布。..._subplots.AxesSubplot at 0x7fd493eca898> 与绘制直方图相比，绘制KDE的计算量更大。它的计算过程是，每个观察值首先被以该值为中心的高斯曲线代替。..._subplots.AxesSubplot at 0x7fd493864eb8> KDE的带宽(bw)参数控制估算值与数据拟合的紧密程度，非常类似于直方图中的bin大小。...可以控制通过cut参数绘制曲线的极限值有多远。但是，这只会影响曲线的绘制方式，而不会影响其拟合方式。
所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。...5.13 绘制散点图矩阵 第六章描述数据分布 6.1 绘制基本直方图 6.2 基于分组数据绘制多组直方图 6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6...如果宽度超过了响应的数据范围，那么它可能不是适合你数据的最好模型 #将密度曲线叠加到直方图上可以为观测值的理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影的y轴坐标较小，如果将其叠加到未做任何变换的直方图上可能很难看清曲线...#分面绘图 #如果想要让直方图和密度曲线一起展示，那么最好使用分面绘图，这样更加利于解释和可视化。...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。
首先介绍这三种数据集的含义： **训练集（Training Set）：**帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。...因为在训练模型的时候，参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合，有可能会出现过拟合的情况，即这个参数仅对训练集里的数据拟合比较准确，如果出现一个新数据需要利用模型预测结果，准确率可能就会很差。...KDE (核密度估计)分布图 当我们一想到要对比训练集和测试集的分布，便是画概率密度函数直方图，但直方图看分布有两点缺陷: 受bin宽度影响大和不平滑，因此多数人会偏向于使用核密度估计图(Kernel...我研究生的有一门课的小作业有要去对比直方图和KDE图，相信这个能帮助大家更直观了解到它们的差异: 图2：心脏疾病患者最大心率的概率密度函数分布图，数据源自UCI ML开放数据集 这里在略微细讲下KDE...核函数定义一个用于生成PDF(概率分布函数Probability Distribution Function)的曲线，不同于将值放入离散bins内，核函数对每个样本值都创建一个独立的概率密度曲线，然后加总这些平滑曲线
今天，我将通过一些实际案例，结合举例讲解的方式，为大家介绍关于Origin软件的一些功能使用技巧。...二、曲线拟合及数据分析 在Origin软件中，可以进行曲线拟合和数据分析。这对于科研工作者来说尤为重要。以下以某医学科研项目为例来介绍。...同时，还需要进行曲线拟合，从而得到准确的实验结果。在Origin软件中，可以通过简单的操作完成这些分析过程，并且还支持自定义分析过程和结果显示。...在进行曲线拟合时，可以选择不同的拟合算法，如非线性回归、多项式拟合等。在数据分析时，可以运用不同的统计学方法实现数据的描述统计和推断性统计，如t检验、方差分析等。...三、绘图及图形处理 在Origin软件中，可以进行各种类型的图形绘制和处理。以下以某地球物理研究为例来介绍。 在该研究中，需要绘制各种类型的图形，如散点图、线图、直方图、等深线图等。
首先提出了拟合模型的概念，它的内容就是在未进行数据拟合之前先进行数学的估算先找出大体的适合该组数据的拟合函数，这里我是通过MATLAB内置的cftool函数来拟合出多项式曲线，来观察为以后的精确数据拟合做下好好的准备...我是在MATLAB R2016a中来演示这工具箱的使用，为后面的仿真做好准备。首先介绍一下，我在MATLAB中调用曲线拟合用的方式是直接在命令行中输入cftool，当然也有其他的方法，这里就不讨论了。...拟合的主要统计信息是一般sin1模型:(函数形式)系数(含95%可信区间)(拟合常数在95%置信区间) 拟合度高:(统计结果) 上交所:(方差) 平方:(决定系数，不知道怎么做) 调整平方:(修正后的判定系数不知道如何修正...通过使用MATLAB多项式曲线拟合来分析这些数据从而得到近些年国民总收入指数的变化趋势，同时也能够得出中国国民总输入指数的未来变化，以此来做以此研究。...同时也详细的学习了MATLAB的使用，以及MTALAB中很多内置的函数和工具箱。以及最后拟合出来的曲线也是我自己比较满意的。
因此，这里红色通道可能是查找车道线最有用的通道。请注意，我使用了灰度图来显示不同的颜色通道。除RGB外，还有其他多种颜色空间模型，例如CMYK，HLS，HSV，LAB等。...因此，最好对未变形的阈值图像执行透视变换，以鸟瞰车道线，以便以后可以准确地完成通过它们的曲线拟合。 ?...透视变换 由于matplotlib和opencv读取图像的方式不同（RGB与BGR），因此颜色在图片中看起来也有所不同。下一步是沿车道线拟合曲线。...对此图像绘制二进制激活在何处发生的直方图是一种可能的解决方案。 沿着图像下半部分的所有列获取直方图，如下所示： ? 该直方图中的两个最突出的峰将很好地指示车道线底部的x位置。...我们可以在曲线的局部区域上绘制一个与附近点非常契合的圆。 ? 曲线y = f（x）的任意点x的曲率半径的公式为 ?
绘制单变量分布 在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...绘制 KDE 比绘制直方图需要更多的计算。它的计算过程是这样的，每个观察点首先都被以这个点为中心的正态分布曲线所替代。...然后，这些替代的曲线进行加和，并计算出在每个点的密度值。最终生成的曲线被归一化，以使得曲线下面包围的面积是 1。...KDE 的带宽参数（bw）控制着密度估计曲线的宽窄形状，有点类似直方图中的 bins 参数的作用。它对应着我们上面绘制的 KDE 的宽度。...可以通过 cut 参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： sns.kdeplot(x, shade=True, cut=0) sns.rugplot(x
另外，关于嵌套和交叉随机效应的问题，lme4包中的lmer函数支持拟合这些复杂的随机效应结构。你可以通过在公式中指定适当的随机效应项来实现这一点。...，我添加了qqline函数来在QQ图上绘制参考线，以便更清晰地查看残差和随机效应的正态性。...我还使用了lattice包的xyplot函数来绘制混合效应模型的拟合图，其中每个组（f）的拟合线被单独绘制。...scatter.smooth函数用于绘制散点图并添加平滑曲线，用于观察变量之间的关系。 在实践2中，我故意制造了一些错误数据，用来展示当数据不符合模型假设时，混合效应模型的表现。...在 r 中，通过重复以下三个步骤来计算功效：(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值；(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量；(iii) 对模拟拟合应用统计检验。
，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 hist：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，...默认为True rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，下文的例子中会有具体说明...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒 norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度...rug=True, bins=20) 在上图的基础上强行拟合卡方分布并利用参数字典设置fit曲线为绿色： from scipy.stats import chi2...'sepal_width',data=setosa, kind='hex') 修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为
： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 hist...：bool型变量，控制是否绘制直方图，默认为True kde：bool型变量，控制是否绘制核密度估计曲线，默认为True rug：bool型变量，控制是否绘制对应rugplot的部分，默认为False... fit：传入scipy.stats中的分布类型，用于在观察变量上抽取相关统计特征来强行拟合指定的分布，下文的例子中会有具体说明，默认为None，即不进行拟合 hist_kws,kde_kws,...rug_kws：这几个变量都接受字典形式的输入，键值对分别对应各自原生函数中的参数名称与参数值，在下文中会有示例 color：用于控制除了fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical...在上图的基础上强行拟合卡方分布并利用参数字典设置fit曲线为绿色： from scipy.stats import chi2 ax = sns.distplot(iris.petal_length
3.Uber Horovod：Uber开源的TensorFlow分布式深度学习框架。 人工智能/数据科学相关的面试题 描述什么是二元分类。 计算ROC曲线的AUC。 你怎么做A/B测试？...人工智能/数据科学相关的面试题 1/x的导数是什么？ 画出y=log(x+10)的曲线图？ 如何设计一份客户满意度调查？...你会如何比较两种不同后端引擎自动生成的Facebook“朋友”建议的相对表现？ 给定KPI，选择正确的指标，执行ETL。（使用SQL /代码） 假设你马上要动身去西雅图，但不知道该不该带一把伞。...在这个算法基础上，你会怎么提高它的性能？ 制作一个包含两个变量的直方图。 在SQL中构建回帖计数的直方图（有x个回帖的帖子数、有x+1个回帖的帖子数等）。...也许在你眼里，数据本身就能表示下一步该做什么，哪些数据起作用了，哪些没有——但不是每个人都看得懂图表并理解它们所揭示的内容的。正确的数据需要用正确的方式来呈现，它要让人看得懂，更要让人易于理解。
举个例子 假设有 大小的图像，有 个灰度级，灰度分布如下所示： 由上，我们知道该图像的 ， 和 。...因此，直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级来加大对比度，图像经均衡化处理之后，图像变得清晰，直方图中每个像素点的灰度级减少，但分布更加均匀，对比度更高。 如上文所示的直方图均衡之后的效果： ?...自适应直方图均衡 在前面介绍的直方图均衡化中，是直接对全局图像进行均衡化，是 ，而没有考虑到局部图像区域( )，自适应过程就是在均衡化的过程中只利用局部区域窗口内的直方图分布来构建映射函数...在之前使用 的窗口来计算直方图分布函数，之后不仅对图像的一个像素点进行变换，而是将一些列(如，4， 9， 16...)像素点进行变化。...但是，这样的操作，会产生一种马赛克现象，这是因为当 窗口内像素点近似一样时，即直方图只有一个灰度级，那么这样得到的分布函数就会是一种“阶跃”的曲线，使变换后图像过度增强，一些噪声就可能被过度放大。
因此，这里红色通道可能是查找车道线最有用的通道。请注意，我使用了灰度图来显示不同的颜色通道。除RGB外，还有其他多种颜色空间模型，例如CMYK，HLS，HSV，LAB等。...因此，最好对未变形的阈值图像执行透视变换，以鸟瞰车道线，以便以后可以准确地完成通过它们的曲线拟合。...透视变换 由于matplotlib和opencv读取图像的方式不同（RGB与BGR），因此颜色在图片中看起来也有所不同。下一步是沿车道线拟合曲线。...对此图像绘制二进制激活在何处发生的直方图是一种可能的解决方案。 沿着图像下半部分的所有列获取直方图，如下所示： 该直方图中的两个最突出的峰将很好地指示车道线底部的x位置。...我们可以将其用作在哪里搜索线的起点。从这一点开始，我们可以使用围绕线心放置的滑动窗口来查找并跟随线直到框架的顶部。
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