颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要,因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧,推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程,说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码,而geoplot基于geopandas,提供了众多高度封装的绘图API,很大程度上简化了绘图难度,就像seaborn之于matplotlib。
Basemap是matplotlib下的一个库文件,专门应用于绘制地图。这一节就来详细讲解该文件的使用。首先来绘制一个最简单的地图。代码结果如图1所示。
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队Joy Division在1979年发行的其第一张录音室专辑Unknown Pleasures的封面,由艺术家Peter Saville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。
下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队「Joy Division」在1979年发行的其第一张录音室专辑「Unknown Pleasures」的封面,由艺术家「Peter Saville」基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot()、polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观。
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
大家好我是费老师,matplotlib作为数据可视化的强力工具,可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品,其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制表格,但是由于参数复杂,且默认样式单一简陋,想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
大家好我是费老师,matplotlib作为数据可视化的强力工具,可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品,其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制「表格」,但是由于参数复杂,且默认样式单一简陋,想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫。
seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据,其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显,特别是在订购数据并且存在聚类时。
今天这篇推文我们系统介绍下颜色主题,虽然之前也有介绍过一些优秀的配色网站,也有搭配好的颜色主题可以直接参考,但有没有直接供Python或者R绘图直接使用的关于颜色设置的第三方包呢?这边推文将较为详细的介绍关于Python的R的颜色主题包,主要涉及的内容如下:
大部分情况下,地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库,为地理空间绘图的代码实现提供参考。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
在日常做CV的过程中,慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据,甚至来展现一些图片的区别。在Python中,我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多,在这篇文章中,我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业,只能帮助你对一个概念有一个快速入门,知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉,大家共同学习。
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了「2020 新一线城市居住报告」:
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习。
在星球研究所最近的《10万座大坝的诞生!》一文中,作者们利用丰富的数据可视化手段对我国及世界大型水坝工程的发展分布情况进行了分析展示,而我尤其喜爱其中的一幅作品:
图片是一种非常重要的表达方式,在数据分析的很多场景,也需要借助显示一些图片,来形象化抽象数据,以此传达数据的深层次含义。那么在 matplotlib 里是怎么样来显示图片呢?如何绘制出如下图片呢?
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点,线条或区域颜色的连续标签,带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中,颜色条是一个单独的轴域,可以为绘图中的颜色含义提供见解。原书是黑白打印的,但是在线版本是彩色的,你可以在这里看到全彩的图形。我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
前不久贝壳研究院基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了2020 新一线城市居住报告:
以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作,所有数据均可在统计局网址上下载。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。
除了使用scatter函数之外,还可以使用plot函数后加参数'o'来实现,代码如下所示:
色彩搭配对图表的第一印象至关重要,合理的设置对图表的颜值提升有着很大的帮助,本期推文结合一个具体例子对图表颜色搭配进行讲解。
本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例,主要参考Selva Prabhakaran 在MachineLearning Plus上发布的博文:Python可视化50图。
颜色太乱,用8种颜色代表8个指标,除了添乱以外,没有一点好处,实际上,标签 C1, C2,… 已经表达了指标信息,再用颜色表达指标是“资源”的浪费!
在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素,为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
NumPy也可以画图吗?当然!NumPy不仅可以画,还可以画得更好、画得更快!比如下面这幅画,只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码,就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE,跟随我的脚步,一起来体验一下交互式编程的乐趣吧,看看如何用NumPy画图,以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
在上一篇文章《用Python画一个中国地图》中,我们简单描述了一下如何用Python快速画出一个中国地图的轮廓,似乎没有什么实用价值,这一次我们用实际数据填充它,使它看上去更有意义。
在过去,科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类,比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人,这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起,给定简单的规则,对数据集进行分堆,是一种无监督学习。聚类集合中,处于相同聚类中的数据彼此是相似的,处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法,然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法,并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
某憨憨用的matlab,不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件,我对你很无语……
一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观,在matplotlib中内置了许多的渐变色,如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题,这么多的渐变色,其分布有没有什么规律,挑选的时候有没有什么技巧呢?
在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法:
OpenCV和Python结合的学习资料不多,网上的资料更是鱼目混杂,推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python,建议自行下载。
长久以来,在使用matplotlib进行绘图时,一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样,向图像中插入整段的混合风格富文本内容,譬如下面的例子:
一切看似复杂的计算机视觉项目,其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理,主要分为两个部分:
每个计算机视觉项目(无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色)都涉及处理图像。最后,模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中,着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识,它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
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