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Nature子刊：Neuropixels 探针单神经元分辨率的大规模神经记录

最近发表在《Nature neuroscience》上的一项研究,研究人员描述了一种新的探针变体和一套技术，可以在手术中使用硅 Neuropixels 探针同时记录人类参与者超过200个隔离良好的皮层单个单元...探针示意图 下面，我们根据示意图简单介绍一下该探针。...下图a-d，Neuropixels 1.0-S 探头示意图，带有探头，接地和参考垫(左图青色轮廓)和无菌区准备，青色轮廓(a)中的探针，在电极插入之前设置好，包括打开包装中的无菌电极 (b)、操作和连接电线以及目视检查...不同类型的最先进的颅内皮层微电极植入图 a，不同类型的最先进的颅内微电极植入皮质的示意图，右下角插入框中临床深度引线和皮质电极的放大视图。...e，对于小提琴图，不同波形分类的均值(黑色水平线)和中值(红色水平线)发射率，包括阴影轮廓区域所代表的核密度估计分布(分布的垂直范围表示数据值的范围)。

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Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。...与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。...这与普通散点图相同，这一步骤确定了每个点在图上的位置。 密度估计：对所有数据点应用核密度估计算法。这一步骤是通过在每个数据点周围放置一个“核”，然后对整个数据集覆盖区域内所有核进行求和来完成的。...接着，它使用核密度估计（KDE）来计算数据的密度分布。之后，它绘制了一个密度散点图，并使用多项式拟合来生成一个曲线。...可视化结果如下所示： ️ 参考链接： 使用 Python 绘制散点密度图（用颜色标识密度） 复现顶刊 RSE 散点密度验证图（附代码）

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数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...： hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True)，若为False，则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制 函数原型 seaborn.distplot...axlabel=None, label=None, ax=None) 参数解读 a: Series, 一维数组或列表 要输入的数据，如果设置name属性，则该名称将用于标记数据轴...hist:bool 是否绘制(标准化)直方图 kde:bool 是否绘制高斯核密度估计图 rug:bool 是否在支撑轴上绘制rugplot()图 {hist，kde，rug，fit} _kws：...matplotlib.pyplot as plt sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) """ 案例1：显示默认绘图，其中包含内核密度估计值和直方图

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matplotlib基础绘图命令之pie

在matplotlib中，pie方法用于绘制饼图，基本用法如下 plt.pie(x=[1, 2, 3, 4]) 输出的结果如下 ?...此时就需要调整参数，pie方法常用的参数有以下几个 1. labels, 设置饼图中每部分的标签 2. autopct, 设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 3. shadow, 设置饼图的阴影...2. autopct autopct设置饼图上的标记信息，有两种设置方式，第一种，设置字符串格式化，用法如下 plt.pie(x=[1, 2, 3, 4], labels=['sampleA', 'sampleB...对于饼图而言，有一个非常现实的问题，就是图例的设置，在单张图片中，饼图的内容总是汇合图例重叠，示意如下 ?...饼图作为常用图表之一，在展示百分比信息时，有不可替代的优势。matplotlib中的pie函数在传统饼图的基础上，添加了突出展示的功能，进一步加强了饼图的可视化效果。 ·end·

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

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。您可以使用rugplot()函数来制作地毯图，但它也可以在distplot()中使用： ?...这个函数由distplot()使用，但是当您只想要密度估计时，它提供了一个更直接的界面，更容易访问其他选项： ?...它对应于我们上面绘制的内核的宽度。 默认中会尝试使用通用引用规则猜测一个适合的值，但尝试更大或更小的值可能会有所帮助： ? 如上所述，高斯KDE过程的性质意味着估计延续了数据集中最大和最小的值。...它最好使用白色背景： ? 核密度估计 使用上述内核密度估计程序可视化双变量分布也是可行的。在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ?...jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，您可以使用它来添加更多图层或调整可视化的其他方面： ?

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塔说 | 比特币的价格今年会达到10万美元吗？有人用蒙特卡罗方法预测了一下

假设未来会与过去相似是一个大胆的假设，它可能不是真的，但是我们目前只有这些数据 使用蒙特卡罗方法预测2018年BTC / USD价格 为了在模拟过程中构建每一个随机游走，我们对2010年至今的每日收益数据进行随机抽样...前面显示的200个随机游走的对数图 最终价格分布 我们可以看到，大多数随机游走的结局价格在1万美元到10万美元之间。 但只是根据上面的图形结果，我们不能得到更多的信息。...解决方法与之前的一样：使用对数坐标绘制横轴的数据。这样，图看起来好多了： ? 从图上看起来最可能的最终价格是介于 $ 24K 和 $ 90K 之间。 为了更准确地找到这个价格，我还有另外几个办法。...另一个是用核密度估计方法估计概率密度函数，并找出对应于该函数最大值的价格。 结果如下图所示： ? 正如你所看到的，最可能的最终价格估计是相似的，都在$ 5,0000 以上。...如果我们想要要计算价格等于或低于 2018年1月20日的概率，我们只需将阴影区域集成在下面的图中： ? 那概率值是多少呢？9.84％。 他的临别之言是“我从来没有想过那个概率值如此低！”

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比特币的价格今年会达到10万美元吗？有人用蒙特卡罗方法预测了一下

假设未来会与过去相似是一个大胆的假设，它可能不是真的，但是我们目前只有这些数据 ▌使用蒙特卡罗方法预测2018年BTC / USD价格 为了在模拟过程中构建每一个随机游走，我们对2010年至今的每日收益数据进行随机抽样...在这里，将纵轴改成对数尺度将帮助我们看到更易观察的情况： 前面显示的200个随机游走的对数图 ▌最终价格分布 我们可以看到，大多数随机游走的结局价格在1万美元到10万美元之间。...解决方法与之前的一样：使用对数坐标绘制横轴的数据。这样，图看起来好多了： 从图上看起来最可能的最终价格是介于 $ 24K 和 $ 90K 之间。 为了更准确地找到这个价格，我还有另外几个办法。...另一个是用核密度估计方法估计概率密度函数，并找出对应于该函数最大值的价格。 结果如下图所示： 正如你所看到的，最可能的最终价格估计是相似的，都在$ 5,0000 以上。...如果我们想要要计算价格等于或低于 2018年1月20日的概率，我们只需将阴影区域集成在下面的图中： 那概率值是多少呢？9.84％。 他的临别之言是“我从来没有想过那个概率值如此低！”

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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...，反映在图像上的闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa

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数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

2、使用参数rug添加地毯图 rug用于观察数据的密度分布 sns.distplot(tips["total_bill"], rug=True, hist=False) ?...3、使用直方图和最大似然高斯分布拟合展示变量分布 kde用于指定是否在图上添加高斯核密度估计 kde=False from scipy.stats import norm sns.distplot...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 是一种非参数检验方法 用于估计未知的密度函数 使用Seaborn中的kdeplot()函数绘制单变量或双变量的核密度估计图...1、绘制单变量核密度估计图 sns.kdeplot(tips["total_bill"]) ?...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

x-y轴位置 　　kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 　　legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...，默认为True 　　cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 　　color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，...，反映在图像上的闭环层数 　　下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 　　首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa

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Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化

为了说明这一点，可以删除密度曲线并添加一个地毯图，该图在每次观察时都会绘制一个小的垂直刻度。您可以使用rugplot()函数制作地毯图，也可以在distplot()中使用它。...它对应上面绘制的内核的宽度。默认值使用的是通用规则，但是尝试更大或更小的值可能会有所帮助。...该图适用于相对较大的数据集。可通过matplotlib plt.hexbin函数使用，也可以在jointplot()中作为样式使用。...kdeplot()函数绘制二维内核密度图，将密度图绘制到特定的（可能已经存在的）matplotlib上 f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) sns.kdeplot...jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，你可以使用该对象添加更多层或调整可视化的其他属性。

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JCIM丨像素卷积神经网络引导的化学空间探索用于基于片段的从头药物发现

简言之，模型的主要步骤如下： 1.将1D SMILES字符串(末尾添加特殊字符“end”至统一长度)转换为2D数据()，(图1c第一步)。...2.根据相应的索引，将2D数据转换为数值矩阵(图1c第二步)。 3.通过多层掩蔽2D卷积层，并预测得出概率分布。 4.通过交叉熵损失函数训练模型。 图2 使用PixelCNN生成分子的过程示意图。...(a)和(d)表示logP的核密度估计，(b)核(e)表示QED的核密度估计，(c)和(f)表示SAS的核密度估计。 图6显示了每个分子集合的性质核密度估计分布。...图8显示了PixelCNN对分子结构的片段生长优化示意图。对于RNN也可以执行相同的过程。在图8中，是通过将目标性质作为条件来训练模型。片段生成可以通过对给定片段之后的字符进行采样来实现。...图10 PixelCNN和RNN定义的分子网络中来从氮出发可搜索区域之间的比较。图(a)和(b)分别是PixelCNN和RNN在QED–SAS图上获得的分子图。

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上交开源业界首个两阶段物体阴影生成网络，自建数据集DESOBA，入选AAAI 2022

根据合成图背景中有没有成对的物体和阴影，他们把图片分为 BOS (Background Object-Shadow) 图片（背景中有成对的物体和阴影）和 BOS-free 图片（背景中没有成对的物体和阴影...增强的前景特征通过解码器预测出前景阴影掩码。虽然交互注意力机制在其他计算机视觉任务中已经广泛使用，但这是首次将交互注意力机制用于阴影生成任务。...除了重构损失，研究者也使用条件判别器迫使生成的前景阴影掩码和生成的目标图更加真实。 实验结果 研究者首先在 DESOBA 测试集上验证模型的性能。...由于 DESOBA 数据集是伪造合成图，为了验证在真实合成图上的效果，研究者制作了 100 张真实合成图并测试不同的方法。...注意，真实合成图没有真值目标图。在真实合成图上，文中方法的生成结果也明显优于对比方法的结果。可见 DESOBA 数据集和设计的模型在真实合成图上也有一定的效果。

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懂点前端——对CSS中的Padding、Border、Margin的理解

CSS是网页的样式文件，它让网页的布局和样式变得美观和丰富多彩，而使用CSS进行布局与设计要用到一个叫做Box Model的模型，这是W3C提出的，W3C说Box Model本质上就像一个盒子来包裹每一个...一个“盒子”由margin, border, padding和content(内容部分)组成，就像下面这个示意图： [0.png] 由内到外各个部分的含义如下： content - 内容部分。...浏览器的开发者工具功能，看到初始页面状态如下： [1.png] 右下方的那个方形的盒子就是body部分的Box Model，可以看到上面用不同颜色对content、padding、border、margin这几部分做了标记...因为没有设置padding和border属性，所以图上没有显示数字，而是以-代替表示没有设置该属性，而margin的宽度是8px，所以橙色区域显示的是8。...添加一些内容 [7.png] 我们添加3个待办事项，导致内容发生了变化，可以看到盒子模型里面的content部分的高度由上一步的256变成了375，而padding、border、margin都没有发生变化

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散点图及数据分布情况

当数据集很大的时候，散点图上的数据会互相重叠，此时，很难在图上清晰的显示所有的数据点。通常，我们会先对数据进行汇总给，然后再绘制散点图。这里也会介绍一些数据汇总的操作。...Q：对数据集建立拟合回归模型之后，如何将模型对应的拟合线添加到散点图上？...Q：如何绘制小提琴图以对各组数据的密度估计进行比较？...而小提琴图是竖直分布的，所以会比较容易。 小提琴图也是核密度估计，但是画图时让他呈现镜像，让他的形状对称。...传递一个指定x和y带宽的向量到h，这个参数会被传递给实际生成密度估计的函数kde2d().在本例中，我们将在x，y轴方向上生成一个更小的带宽，以使密度估计对数据的拟合程度更高。

7.9K10

自定义 Drawable 你还只会 吗？

第一个能想到的最简单的办法就是让设计师导出包含边框的完整的背景切图。但是作为一个优（ban）秀（zhuan）的开发工程师，当然要想办法自己实现啦，用切图你就输啦！...（开玩笑）；更重要的是，对比直接使用一张图，使用自定义 Drawable 来实现可以减少包大小（还能炫技） 渐变背景的实现 渐变背景很简单，相信是个 Android 开发都会，这里不多啰嗦，直接贴代码...我们都知道在中可以使用标签实现边框，但是不支持渐变呀。...： 至此，渐变的边框实现了，仔细看设计稿，还有一个隐藏难题：仔细看，头像部分还有一个阴影 这咋办，按照以往的做法，这里肯定是直接使用切图了，但是，作为一个优秀的......好了话不多少，看看怎么实现吧：从设计稿上看，这里阴影的偏移是 4，还有个模糊半径 4，难道还要动用高斯模糊吗...有没有简单的办法呢 用gradient实现阴影效果 直接用一个圆形的渐变看看效果如何 <

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跨境电商主图

左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述一个吸引人的图片可以帮助你更好的获取流量，从而达到出单的目的。要是你对做主图没有什么头绪的话，就跟着我一起来学习一下吧！...1、在符合跨境电商的主图要求下，我们要怎么做呢？...左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述2、主图首先要展示好卖点，吸引买家点击。...左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述3、主图的第一张是重点，是买家还没点进来店铺就可以直接浏览到的，所以第一张图好不好看，吸不吸引人，...左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述最后提醒大家，想把主图做好，不仅要去分析同行的主图，也要结合自己的产品去做！

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【开源】XPShadow， 用阴影让UWP更有层次感

只能自己来想办法了，当时首先想到了两种办法： 第一种：利用NineGrid图片 UWP是支持NineGrid图片，熟悉Android的应该知道点9图，一回事。...先在photoshop里先做个阴影图 ? 在xaml里设置阴影图的NineGrid设置，做为对比，第一个图是没用NineGrid，第二个是用了。 ?...2.使用了九图，可以把图片做的很小，从而减小应用程序的大小。 3.图片变小了，内存使用也就小了，程序运行和加载起来速度更快了。 上面Xaml显示出来的结果： ?...第二种：用border来模拟 想想每次做个按钮可能都要做图片挺烦的，有没有用代码的方式来解决。 把阴影放大了看，其实也就是由不同透明度的线组成： ?...第三种：Win2D 基于第二种想法，用代码的方式应该是有办法的，后来找了下WinRT Direct2D的资料，可以通过Direct2D画出阴影，封装成库给App调用。

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