支持向量机（SVM）旨在解决「分类」问题。数据通常包含一定数量的条目/行/点。现在，我们想对每个数据点进行分类。为简单起见，我们假设两个类别：「正类」和「负类」。这或许可以帮助解答以下问题：
图表有对比才有分辨好坏的能力，从原生Excel默认图表到经过打磨后的图表，一眼就看出谁优谁劣，当然看以下海峰老师的图表制作，也可回头看下Excel催化剂一键生成的IBCS图表，对比看，喜欢哪一种风格。
实现一个公共组件的时候，首先分析一下大概的实现结构以及开发思路，方便我们少走弯路，也可以使组件更加容易拓展，维护性更强。然后我会把功能逐个拆开来讲，这样大家才能学习到更详细的内容。下面简单阐述下折线图组件的功能结构：
Excel在缩放图表轴方面做得相当好，但有时你希望它能做得更好。下图1所示的XY散点图显示了一种情况，所有点的X和Y值都在0和7之间，但由于图表本身是矩形的，因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同，并提供正方形网格线，不是更好吗？
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
1.在 “帮助->learning center ”选项卡中可以查找教程及下载APP 2.如果不小心将工具栏拖到了屏幕中间或者不小心删除了某个工具栏，可以在“查看->工具栏->重新初始化”里边进行重置工具栏。 3.图像数字化（Digitize 从图上扣点）：工具栏上的位置在“查看（V）”的V字右下边，点击之后选择需要扣点的图片位置，即可打开图片进行扣点或者扣线。需要旋转的可以点击“旋转图像”再点下边出现的微旋按钮将图片旋转，然后移动刚刚打开的图片上的四条线使其对齐坐标轴上下边界，输入坐标轴起始值和终止值，再手动选点（注意选点要双击）或者自动选点，然后点击 得到坐标值。 4.数据处理（Data Manipulation）：比如剔除噪声或者筛选数据。菜单栏下边第一行的工具栏中，中间部分有个红加号，旁边一个梯子，这是添加列，后边有像漏斗一样的为筛选工具，漏斗前边像直方图的工具能为列添加随机数。先选中某列数据，点漏斗会加上筛选器到列标签上，再到列标签上点漏斗可以设置筛选规则。 5.做出散点图之后，在“快捷分析”里边可以对散点图进行快速拟合也可以计算积分面积，选择需要的分布方式（线性、高斯分布）对其拟合，会出现黄色矩形框，同时出现对散点的拟合曲线。点击右上角的三角展开对话，可以将矩形扩展到整条曲线。若图中有多个y值的散点图，也可以切换对另一条曲线进行拟合。 6.在已经画好的图形旁边的空白可以对线颜色和粗细进行调整，双击点可以对数据点进行相关修改。 7.在左侧竖向的工具栏中可以添加文字、箭头、直线，进行缩放、读取线中某个点的坐标，对点进行标注（按enter）等操作。 8.右侧的工具栏，可以添加上下左右的坐标轴，可以调换坐标轴，以及调整刻度。 9.批量绘图:如果你有同样类型的几组数据，并且要通过他们绘制同样xy轴的图形，则可以先用一组数据绘出一幅图，再点击 可以选择以同样的格式对其他book或者其他列进行批量绘图。 10.模板：将绘制好的一张图右键点击图表上方的对话框头再点存为模板后即可以在“绘图”里边的模板中找到并使用。 11.复制格式： 一张图做的很美观，另一张图可以复制它的格式。首先在第一张图上右击空白处，点“复制格式”然后再到第二张图上右击空白再点复制格式下边那个。将格式存为主题可以后调用。 12.origin怎么把柱状图变宽 也就是把整个图片拉长缩短，Origin作图的最基本原则是 “想要修改什么，就直接双击什么（或者在相应位置点击右键）”
定义在css样式文件中，通过选择器影响对应的标签。可以用link标签引入某些页面。
总第57篇 01|Figure和Subplot: matplotlib的图像都位于figure对象中，相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。subplot是用来存放坐标系的，一个figure中可以有多个subplot。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn import numpy as np fig=plt.figure() ax1=f
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
Origin 2018(32/64位)下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1tgLxqeLoBp5DuL-hqlUDsg 密码：v46x 安装教程：https://jingyan.baidu.com/article/454316abde29f5f7a6c03a69.html
接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含两个分组列（X轴），A列表示小分组，B列表示大分组，C/D/E三列表示三个因子列，作为Y轴。同样的方式，可以在E轴后侧依次添加数据增加四，五，六等多个因子。
有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。
A . 此时 div 和 span 属于并列关系
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。
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
Matplotlib 是一个非常简单而又完善的开源绘图库。那么它到底有多简单呢？ 基本知识 首先官方文档奉上 下面，我们通过 3 行代码绘制一张简单的折线图。 from matplotlib imp
自己想着自己以后添加的每一项功能都做详细的介绍,前期都忘了....前期的所有功能也会抽时间做详细的介绍,就是看自己一步一步怎么实现的 记得自己前一个项目用图表,,费了好大的劲,,你看现在网上介绍的,,千篇一律...最后是自己找到了一篇很乱的代码,然后自己一点一点的还原,然后再一点一点的理解,摸索,测试,,,,,, 其实我最想知道的是导入了jar包了,如何显示一条曲线,然后如何显示两条曲线,直接告诉就完了呗,很多人都是介绍这功能那功能,最后来个显示,来个代码,然后稍微对代码一些地方做些解释,就完了,,,,我还
导读：制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分，例如，帮助识别异常值或所需的数据转换，或者为建模提供一些想法。对于其他人来说，构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件，但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
在数据分析与可视化领域，matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一，以其强大的功能深受开发者喜爱。然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。
在Excel中制作专业的图表是一项挑战，但也不是不可能实现的，如下图1所示的图表。
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
nnU-Net的贡献在于：不仅可以用作开箱即用的分割工具，还可以用作未来医学分割相关发表论文的强大U-Net baseline和平台。
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在学习CSS时，我们需要搞清楚HTML 标签的一些分类，HTML 一般可分为块元素、行内元素以及行内块元素，不同的种类在呈现上有着不同的表现形式。
给定 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MA
这是毛主席《十六字令三首》的第二首，描述了在云贵高原和横断山区，极高的落差让山间的江流拥有万马奔腾般的速度和力量，而奔腾的江流又将地貌切割成了雄浑的山脉。
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
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本文译自Wolfram技术沟通与战略总监Jon McLoone于2018年9月11日的博客文章：Thrust Supersonic Car Engineering Insights: Applying Multiparadigm Data Science。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。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。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，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。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生，基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把。可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么？微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞？考虑到Bert的高维向量无法直接观测，下面这篇paper中，作者结合文本分类任务，和DirectProb这两种探测任务，直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响
之前一段时间我们了解到的算法中，可以说是一个比一个复杂，本文呢，我们不再增加难度，来说一个最基础、最简单的监督学习算法KNN。
MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色 目录 从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设
Button 控件是 Tkinter 中常用的窗口部件之一，同时也是实现程序与用户交互的主要控件。通过用户点击按钮的行为来执行回调函数，是 Button 控件的主要功用。首先自定义一个函数或者方法，然后将函数与按钮关联起来，最后，当用户按下这个按钮时，Tkinter 就会自动调用相关函数。
欧拉公式的推导中应用了线弹性小变形微分方程，因此欧拉公式只适用于弹性稳定问题。另外，上述各种长度系数都是对理想约束而言的，实际工程中的约束往往是比较复杂的，例如压杆两端若与其他构件连接在一起，则杆端的约束是弹性的，长度系数一般在0.5与1之间。
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
http://www.sohu.com/a/330231789_120174705
最近用plolty绘制了很多的动态可视化图形，有一定自定义的图形设置技巧，供大家参考学习。
面部表情识别很大程度上依赖于定义好的数据集，然而这样的数据集往往存在着很多的限制。现有的面部表情数据集往往在严格控制的实验条件下，受试者和测试环境均不具有多样性。受试者被要求按照统一的方式表达感情。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
AChartEngine是Android平台上的图表绘制引擎，提供了包括折线图、柱状图、饼状图等图表显示。它的官网地址是http://achartengine.org/，源码下载页面是http://code.google.com/p/achartengine/，当然谷歌失火，殃及AChartEngine，大陆访问不了这个下载页面，若要下载最新版的jar包可前往下面这个地址： http://repository-achartengine.forge.cloudbees.com/snapshot/org/achartengine/achartengine/ 使用AChartEngine要在代码中设置许多属性，无法一一说明，下面还是直接上个代码例子（成绩统计图）：
JsChart是什么？ JSChart能够在网页上生成图标，常用于统计信息，十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库，我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件（如.html或.jsp）包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
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