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    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

    绘图准备 导入需要用到的模块 中文与负号显示问题解决 初步认识 matplotlib 通用函数 创建画布 MATLAB 风格接口 面向对象接口 标题 调整颜色 设置轴标签 x 轴标签 坐标轴刻度与标签...隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...轴标签、刻度与标签的相关说明 当一张figure画布上，只有一个图的时候，通过如下方式设置： plt.xlabel 设置x轴的标签说明。 plt.xticks 设置x轴的刻度标签。...ax.set_xlim 设置x轴刻度范围。 ax.get_xlim 获取x轴刻度范围。 ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。...可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象（legend artist），然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。

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    PGA的设置与调整

    MIN(),MAX(),COUNT()     哈希连接     位图合并     位图创建     批量数据装载 二、PGA的管理模式与设置 　　1、PGA分两种管理模式：        ...，可调整区为SQL工作区，其余为不可调整区      e.当少量用户连接到数据库时，则每个用户享有相对较多的PGA内存，而当大量用户连接时则每个用户分配相对较少的PGA内存。      ...     PGA_AGGREGATE_TARGET的值应该基于Oracle实例可利用内存的总量来设置。...在OLTP系统中，典型PGA内存设置应该是总内存的较小部分（例如20％），剩下80％分配给SGA。     ...四、PGA的调整建议  对于PGA的监控与调整，可以通过下列视图作为参考   v$pgastat   v$pga_target_advice   v$pga_target_advice_histogram

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    设置坐标轴刻度的位置和样式

    在matplotlib中，通过子模块ticker可以对坐标轴刻度的位置和样式进行设置。刻度线分为major和minor ticks, 通过以下4个函数可以对其位置和样式进行设置 1....AutoLocator, 默认值，自动对刻度线的位置进行设置 2. MaxNLocator, 根据提供的刻度线的最大个数，自动设置 3....IndexLocator, 根据起始位置和间隔来设置刻度线 4. MultipleLocator, 根据指定的间隔来设置刻度线 5. FixedLocator, 根据提供的列表元素来设置刻度线 6....MultipleLocator, 根据指定的间隔来设置刻度线 5....通过ticker子模块，可以更加个性化的对刻度线位置和标签进行个性化设置。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！

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    这才是复杂论文配图的正确学习方法！都给你整理好啦...

    这一部分可以使用Seaborn中的barplot() 函数完成绘制，当然，需要进行设置特殊的参数值和每个图层的顺序。 在上图中2部分是在X轴刻度需要进指定刻度范围和刻度间隔的设置。...这在复杂统计图形中是一种常用的绘图技巧。 绘制难点：由于主体部分设置了刻度范围，导致在使用Python进行类别竖线的添加时，无法有效的在图层上显示。...右侧P值竖线添加 4部分是为每个类别柱形图上进行P值横线的添加。 绘制难点：由于主体部分设置了刻度范围，导致在使用Python绘制时，无法有效的在图层上显示。...上侧刻度类计量图形 5部分是额外添加了一个刻度映射的图表类型。 绘制难点：由于设置刻度范围，无法在画布上绘制出；且用AI等技术，无法较为准确的确定刻度间隔距离。...可能存在的问题如下： 统计图表要求数值映射精准化，人工调整难免绘制出现数值对不上、PS痕迹较重的问题 我们本来就是给大家介绍Python可视化技巧，多学习绘图技巧，以后遇到类似问题，可以通用。

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    Python数据可视化 热力图

    二、seaborn绘制热力图 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。...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar：是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True cbar_kws：热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是...None cbar_ax：热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None cmap:从数字到色彩空间的映射 cmap：从数字到色彩空间的映射，改变cmap参数可以改变图的颜色，cmap有以下选择

    6.8K40

    美化Matplotlib的3个小技巧

    Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...下面我们添加设置只显示部分的刻度，这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。

    1.7K20

    美化Matplotlib的3个小技巧

    它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...下面我们添加设置只显示部分的刻度，这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。

    2.2K50

    美化Matplotlib的3个小技巧

    Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...下面我们添加设置只显示部分的刻度，这样可以完整显示。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。

    1.3K20

    数据中心化与标准化

    1、Python包的加载与画图设置（不懂可以不看）： # 包的加载 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import...color bar中刻度值 "pad": 0.05, #color bar与热图之间距离，距离变大热图会被压缩...') 出图 4、遇到了问题： 如上图所示，使用表格数据绘制了一张热图，但是发现由于表格中的数据相差过大（Population列都在千、万级别，Forst都在10~1000级别）导致绘制出来的图并不能很好地表达出来一定的区分度...color bar中刻度值 "pad": 0.05, #color bar与热图之间距离，距离变大热图会被压缩...') 经过中心化与标准化的数据 可以看到，经过中心化与标准化后，可以在热图上很好地对级别相差较大的数据进行区分。

    1.4K20

    Matplotlib 可视化之图表层次结构

    第一步，设置画布大小、调整坐标轴范围 第二步，设置图表边框格式 第三步，设置图表标题 第四步，设置图表的网格 第五步，设置轴刻度 第六步，绘图 第七步，配置图例 Step1设置画布...第一步，设置画布大小、调整坐标轴范围。...画布的大小（长宽比、分辨率）及刻度范围可以先设置好，如果预先不知道刻度范围，可以等绘图结束后再做适当调整。...进行对象式绘图，首先是要通过plt.subplots()将 figure 类和 axes 类实例化也就是代码中的fig,ax，然后通过 fig 调整整体图片大小，通过 ax 绘制图形，设置坐标，函数式绘图最大的好处就是直观...但是，我们可以通过从头开始创建一个新的图例对象(legend artist)，然后用底层的(lower- level)ax.add_artist() 方法在图上添加第二个图例。

    4.3K30

    跟着Science学画图：python的seaborn模块画下三角热图

    我们今天试着重复一下论文补充材料里的 Figure S29 image.png 这个热图是用python中的seaborn模块画的，下面介绍画图代码 导入需要用到的模块 import numpy as...np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 读入数据集 部分数据截图如下 image.png...reindx()函数是将行按照自己制定的内容排序 [[]]是把列按照指定的内容排序 查看数据集的前5行 b73Ref.head(5) 最基本的热图 sns.heatmap(b73Ref) image.png...论文中提供的代码是没有转换数据类型的，如果完全按照他的代码运行可能会遇到报错，这里可能是因为python的版本不同吧，我现在用的python是3.8.3 colnames = ["B97", "Ky21...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

    2.2K10

    如何运用Python绘制NBA投篮图表

    图上我们可以看到的投篮数据是“右侧”的投篮，而观众的右侧实际上是篮筐的左侧。这是在创建我们最后投篮图时需要注意修改的。 画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表中绘制篮球场。...让我们将投篮图上的篮圈移至顶部，与stats.nba.com上随着镜头与统计图表的方向一致。通过从y轴底部到顶部的降序排列的y值，我们实现这个操作。当我们这样做了，便不再需要来调整我们图上的x值。...plt.xlim(-250,250) # 沿 y轴从底部到顶部，t值降序排列 # 设置顶部为篮筐的位置 plt.ylim(422.5,-47.5) #除去轴刻度标签 # plt.tick_参数(标签底部...，第一个命名为ax_joint # 是我们绘制场地和调整设置的轴 ax =joint_shot_chart.ax_joint draw_court(ax) #调整轴范围以便定位投篮图的方向 # 绘制半场图...，设置顶部为篮筐的位置 ax.set_xlim(-250,250) ax.set_ylim(422.5,-47.5) #除去轴标签和刻度线 ax.set_xlabel('') ax.set_ylabel

    2.4K80

    干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

    导语 Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。...() #定义横向主刻度标签的刻度差为2的倍数。...='major') #x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式 ax1.set_xticks([]) #去除坐标轴刻度 ax1.set_xticks((-5,-3,-1,,,)) #设置坐标轴刻度...，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了 plt.xticks(x_index + bar_width/, x_data) #x轴刻度线 plt.legend() #显示图例 plt.tight_layout...0 12 总结 相信介绍到这里，大家对Matplotlib和Seaborn常用图形有充分的了解了，下面通过一些案例去实践可视化操作吧！我也会在后续实战中带来更多的应用。

    4.8K10

    这个热图上面的树是根据系统发育关系画的吗？

    今天培训群里有人问了这么一个问题：这个热图上面的树是根据系统发育关系画的吗？ 这个问题不只问过一次，类似的问题也有一些，拿到一个图不知道各部分是怎么来的。...遇到这种问题，原因一般有 2 点： 主观原因：对图的含义不理解，对图怎么画出来的不清楚 客观原因：很多工具包装太好，输入一个大对象，出各种图，不细了解的人不知道每个图的输入数据是啥 （后面落脚还是主观原因...） 针对这个图，如果问“这个树是根据系统进化关系出来的吗？”...这个图推测绘制的应该是样本相关性热图，提供的是样本中基因或 OTU 或其它指标的丰度数据，计算相关性（也可能直接提供相关性矩阵），再进行层级聚类出的热图。树代表的是层级聚类的结果。...其它图也是，问出问题时看下自己的输入数据，给的是什么数据，再去解释图。 富集分析的图，每次问起每个点代表什么，会有人说“基因”；颜色代表什么，会有人说“基因表达量”。

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    如何在 seaborn 中创建三角相关热图？

    我们还设置了“annot=True”以在热图上显示相关值，“fmt=”.2f“”将值格式化为小数点后2位，并将“mask=np.triu（np.ones_like（df.corr（），dtype=bool...）”设置为遮盖热图的上三角形部分。...然后，我们使用Seaborn的“heatmap（）”函数创建了一个三角相关热图。最后，我们设置属性并将地图的颜色设置为“spring”，并使用“plt.show（）”函数绘制它。...然后，我们使用Seaborn的“heatmap（）”函数创建一个三角形相关热图并设置其属性。最后，我们使用 Matplotlib 的 'show（）' 函数来显示它。...此外，Seaborn的“热图（）”函数允许我们自定义调色板，并分别使用cmap和annot参数在热图上显示相关系数。

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    聚类热图怎么按自己的意愿调整分支的顺序？

    生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析...(重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。...聚类热图的层级关系是固定的，但分支的左右镜像是可变的。如何让聚类结果更好的呈现我们想要的顺序呢？看下面的操作。...Tet1 16.0 8.0 4.0 2.0 1.0 0.5 ## Tet3 32.0 16.0 8.0 4.0 2.0 1.0 绘制一个聚类热图很简单...按某个基因的表达由小到大排序 可以按任意指标排序，基因表达是一个例子。

    4.5K31

    Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图

    本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。   ...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码..."] = False是为了防止图中出现无法绘制负号的情况；随后，label表示刻度标签的具体内容，font_1来设置坐标轴标签的字体大小。   ...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。...随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。

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