安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
原作者 Amy Lee Walton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 当设计地图时，我会想：我想让观看者如何阅读地图上的信息？我想让他们一目了然地看出地理区域的测量结果变化吗？我想要显示出特定地区的多样性吗？或者我想要标明某个区域内的高频率活动或者相对的体积/密度？ 有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。我常用的几个是： · Dot density (点密度图) ——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况（密度）的地图样式。例如，显示区域内的交
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
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今天跟大家分享在ppt中用控点工具制作创意图表！ ▼ ppt插入的内置形状中，有几个比较特殊的形状（带控点），通过调整控点就可以随心所欲的做出自己想要的饼图和圆环图。 今天我们需要用到的就是上图中的饼
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
如果让分析师去做一些高信息含量的图表，那该图一定位列其中，因为企业几乎都是是目标（结果）导向的，对此，KPI的达成就是关键的信息了。
本项目主要包括了外卖订餐系统（在线订餐和外卖配送）、厨艺论坛系统、管理员后台、用户中心等功能。用户注册后可以选择餐桌在线点餐支付，也可以选择外卖配送到家的方式。
DOI: 10.1038/s41590-018-0208-x (后台回复miR-155获取PDF版文献)
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
箱形图 非常有用，因为它们不仅指示中间值，而且还显示了第一四分位数和第三四分位数的测量结果变化。但是，也有一些图提供了一些附加信息。在这里，我们将仔细研究箱形图的潜在替代方案：蜂群图和小提琴图。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
在开发过程中会遇到一些很小但有意思的功能，有一个功能是把一张图片的灰度作为另一张图片的alpha。功能实现很简单，把实现过程和遇到的一些知识分享给大家。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
我们经常会试图将去年的数字与今年或者上一季度与本季度的数字进行比较，那么，就让我们学习如何创建交互式图表来将过去与现在进行比较。
目前已经报道了一些转录因子可以结合甲基化的区域，如转录因子REST和CTCF，并且导致结合位点发生去甲基化。本研究作者使用Dnmt3a,Dnmt3b和Dnmt1三突突变体，在突变体背景下，全基因组的DNA甲基化水平发生了下降。通过DHSs-seq测序，DNA甲基化低的区域往往也有DHS-seq信号存在(图1a)，为很强的负相关。通过对比DNA甲基化TKO突变体和野生型，作者鉴定了野生型特异和突变体特异的DHS区域（图1b）。作者分别鉴定了TKO（triple knockout)特异和野生型(WT)特异的DHS区域，衡量了其甲基化水平。发现TKO特异DHS区域其本底(野生型)甲基化水平非常高(图1c)，也暗示了一些高甲基化区域发生了去甲基化，形成了DHS结合位点。作者接下来分析了不同的转录因子motif在TKO特异背景下的存在比率(图1d)，发现了其想研究的NRF转录因子（图1d和e）。
接下来就以SovitChart平台为例，对数据可视化过程中的常用图表类型进行总结，以便将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。
2016年毕业，参加工作，除了平时出差，大部分时间都在使用ArcGIS处理数据、制图，在此，先将一些制图的小心得撰写出来，希望能与各位共同交流。
尽管t-SNE对于可视化高维数据非常有用，但有时其结果可能无法解读或具有误导性。通过探索它在简单情况下的表现，我们可以学会更有效地使用它。
AdaFit: Rethinking Learning-based Normal Estimation on Point Clouds (2021-ICCV)
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 976 天前，其中某些信息可能已经过时。
而自己在新年的头一周，一方面忙于工作，试着挑战一些更高难度的工作；另一方面在积极“充电”。自然而然公众号就拖更了。不过值得庆幸的是，今天更新了。今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。
前面我们写了一篇关于疫情数据自动获取，并且通过邮件定时发送的文章，感兴趣的同学的可以自己了解，我贴一下链接：
在数据科学和数据可视化领域，交互式图形可视化是一种强大的工具，能够帮助用户更好地理解数据并进行探索性分析。Python中有许多强大的工具和库可用于创建交互式图形，其中之一就是Plotly库。Plotly库提供了丰富的功能和灵活的接口，使得创建各种类型的交互式图形变得简单而直观。本文将介绍如何使用Plotly库来创建交互式图形，并提供一些代码实例来演示其强大的功能。
散布图是为了调查两种数据间的相互关系，一方在横轴、另一方在纵轴，并将测定值绘出的一种图表；例如，压入时间与接着强度之间的关系、电镀时间与电镀厚度的关系等。
在上一篇《LCD显示异常分析——开机闪现花屏》中，我们一起分析了开机花屏的问题，在这一篇中，我将对LCD撕裂(tear effect)问题进行详细分析，以及给出这类问题的常用解决方法。
我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。
目前的研究旨在确定热痛期间大脑网络整合/分离的变化，使用高时间分辨率的网络连接事件优化方法。参与者(n = 33)主动判断施加于前臂掌侧的热刺激是否疼痛，然后在每次试验后评价温暖/疼痛强度。我们表明，试验中整合/分离的时间演化与疼痛的主观评级相关。具体来说，大脑在处理疼痛刺激时从隔离状态转变为整合状态。在所有的网络中，与主观疼痛评分的关联发生在不同的时间点。然而，当在较低的时间分辨率下测量时变功能连接时，评分和整合/分离之间的关联程度消失了。此外，与疼痛相关的整合增强在一定程度上可以通过网络之间连接的相对增加来解释。我们的研究结果强调了在单一时间点尺度上研究疼痛和大脑网络连接之间关系的重要性，因为通常使用的连接数据的时间聚合可能导致网络连接的细尺度变化可能被忽视。整合/分离之间的相互作用反映了大脑网络之间信息处理需求的变化，这种适应既发生在认知任务中，也发生在痛感处理中。
关于Smith圆图的由来及知识点总结和软件获取请查阅《射频&天线设计-Smith圆图》。
本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
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反应数据变化的趋势表，需求：使用折线图展示"2022年点播订单表"每日营收金额变化。
最近有些粉丝问我关于数据可视化展示的问题，主要集中在如何选用最合适的图形表达数据的问题。所以今天先写一篇关于数值型变量可视化的总结。
矩阵能够快速对数据进行汇总对比。需求：使用矩阵展示"2022年点播订单表"不同门店不同套餐消费类型对应的总营收情况。
http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/8552956
2、条形图：水平方向称为“条形图”，垂直方向称为“柱状图”。条形图长度代表一个特定度量的量，适用于分类信息。
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