matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def list_generator(mean,dis,number):#封装一下这个函数，用来后面生成数据...return np.random.normal(mean,dis*dis,number)#normal分布，输入的参数是均值、标准差以及生成的数量 #我们生成四组数据用来做实验，我们都只生成100...(0.8731,0.1056,100) list4=list_generator(0.8831,0.0756,100) #把四个list导入到pandas的数据结构中，dataframe data =...:list2, "Wasserstein":list3, "KL-divergence":list4}) data.boxplot...plt.show() 然后我们的输出结果是这样的一个boxplot。 ? 这就是箱体图了。很easy，但是表现力很强哦。
一、箱体图介绍 箱体图Boxplot是一种表示数据分布的方法(wiki:boxplot)，一个基本的箱体图从上到下分别表示最大值，上四分位，均值，下四分位，最小值。有的箱体图中还会加入异常值等。...可以直观明了地识别数据中的异常值 2. 利用箱体图可以判断数据的偏态和尾重 3....利用箱体图可以比较不同批次的数据形状 二、Python绘制箱体图 2.1 环境介绍 系统环境：mac 编程环境：pycharm 所需要的包：numpy，matplotlib，pandas 2.2 安装pandas...2.3 Python绘制箱体图 # -*- coding:utf-8 -*- """ 绘制箱体图 Created on 2017.09.04 by ForestNeo """ import numpy..."dataSet1":list1, "dataSet2":list2, "dataSet3":list3, "dataSet4":list4, }) #draw data.boxplot
orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平)， 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2： 根据数据情况，指定x变量名进行数据分组，y变量进行数据分布 """ sns.boxplot(x="day", y="total_bill...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3： 指定hue对分组数据进行第二次分类(通过颜色进行区别) """ sns.boxplot(x="day", y="total_bill...iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例6： 为DataFrame中的每一个变量绘制一个方框图 结合案例a """ sns.boxplot(data=iris, orient...iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例7： 在箱图上绘制分簇散点图 """ sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips
先说结论：对于“游离提交”（没有任何分支或TAG包含的提交），gitlab/github 是可能会清除的。
R-森林图(Forest Plot)绘制方法 使用R绘制森林图(Forest Plot)的方法比较多，这里重点介绍R-forestplot包和R-ggforestplot包绘制。...R-forestplot包绘制 这一部分我们直接使用提供的数据进行绘制，重点在于展示forestplot包中一些绘图参数的设置。...「样例一」： library(tidyverse) library(forestplot) library(meta) # 构建数据集 cochrane_from_rmeta <- structure...「样例二」：针对多个置信区间时 # 构建数据 data(HRQoL) clrs 绘制类似，也可以实现更加方便的定制化操作，如下： df % # 数据处理 dplyr::arrange(name
前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面...「Iris」-一个强大的地理数据分析和可视化工具~~ 最近在新增Python数据可视化课程的拓展内容时，发现了一个处理空间数据的超赞工具-「Iris」，下面就给大家详细介绍一下这个工具~~ Iris库简介...Iris是一个功能强大、格式无关、社区驱动的Python软件包，用于分析和可视化地球科学数据，尤其在处理多维地球科学数据时表现出色。...可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容： 视频教学，和读者零距离互动交流 及时修正勘误和定期新增绘制知识点
可是，我们明明传的是x，并非&x，为什么没有发生所有权转移呢？
今天给大家带来绘制“手绘风格”可视化作品的小技巧，主要涉及Python编码绘制，内容如下： Python-matplotlib 手绘风格图表绘制 Python-cutecharts 手绘风格图表绘制...Python-py-roughviz 手绘风格图表绘制 Python-matplotlib 手绘风格图表绘制 使用Python进行可视化绘制，首先想到的当然是Matplotlib,“手绘风格”的图表绘制方法当然首选它...在Matplotlib中，matplotlib.pyplot.xkcd() 绘图函数就可以进行手绘风图表的绘制，下面小编通过具体样例进行展示： 样例一： import pandas as pd import...Example03 of matplotlib.xkcd() Python-cutecharts 手绘风格图表绘制 介绍完使用matplotlib绘制后，小编再介绍一个专门绘制“手绘风格”图表的Python...手绘风格图表绘制 这个和cutecharts包一样，都是基于roughViz.js转换编码绘制的，官网为：https://github.com/charlesdong1991/py-roughviz
习惯了在做生物信息学数据分析或者相关知识点整理之前，都下意识的问一下人工智能大模型，比如关于热图的绘制，大模型其实是会优先推荐ggplot2，但是对绝大部分小伙伴来说，不如pheatmap那样的入手简单...# install.packages("remotes") remotes::install_github("Yunuuuu/ggalign") library(ggalign) # 构建数据集 set.seed...branch, y = y)) + scale_color_brewer(palette = "Dark2") + ggalign(aes(y = value)) + geom_boxplot...更多文档 Heatmap Layout Layout Customization Layout Plot Stack Layout Scales and Facets 一个案例 比如我们可以先去geo数据库里面下载...protein_coding',] symbol_matrix=symbol_matrix[rownames(symbol_matrix) %in% ids$SYMBOL,] colnames(symbol_matrix) boxplot
比如某电商网站就在数据中使用了AES加密，其返回的数据如下图所示： ? 经过解密之后，我们可以得到真正的数据为，如下图所示： ?...接着，我们创建一个函数，用来对原始的数据进行加密： # 加密数据 def cryp_str(value): value = value.encode('utf-8') # 对数据进行utf-8编码...我们首先实例化一个AES类，然后将加密的十六进制数据转换为字符串形式，接着调用AES实例的decrypt()方法对数据进行解密即可，最后再对解密的数据进行解码，就可以得到原始的数据，其代码如下所示： #...('\0') 我们将之前AES加密的数据作为参数传入其中并运行，最后得到解密后的原始数据，如下图所示： ?...这样，我们就完成了使用Python对数据进行AES加密和解密。 最后 在实际的网站中，可能数据不仅仅是通过一种加密手段进行的加密，更多的加密数据会使用多种加密手段进行混淆加密。
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。...这些包括 - bar或barh为条形 hist为直方图 boxplot为盒型图 area为“面积” scatter为散点图 条形图 现在通过创建一个条形图来看看条形图是什么。...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...[1499930494829_2764_1499930494598.jpg] 代码： def line_plots(name): ''' 绘制普通线图 ''' #数据，x...fig = Figure(data=data_g, layout=layout) pltoff.plot(fig, filename=name) 小结 本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法
可用用于方法或者类中，当标记在一个方法上时表示该方法是支持缓存的，当标记在一个类上时则表示该类所有的方法都是支持缓存的。 参数列表： ?...用来修饰一个非静态的 void() 方法也就是 Spring 容器启动时就执行，多用于一些全局配置、数据字典之类的加载。...@Repository 用于标注数据访问组件，即 DAO 组件。 @Component 泛指组件，当组件不好归类的时候，我们可以使用这个注解进行标注。...@SessionAttributes 默认情况下 Spring MVC 将模型中的数据存储到 request 域中，当一个请求结束后，数据就失效了。如果要跨页面使用。...那么需要使用到 session，而 @SessionAttributes 注解就可以使得模型中的数据存储一份到 session 域中。 参数： 1、names：这是一个字符串数组。
作者 | Dave North 译者 | 屠灵 策划 | 丁晓昀 云不会永存，你的数据也不会 当我开启我的技术运营职业生涯（也就是现在的 DevOps），世界发生了翻天覆地的变化。...然而，意识到这个风险却重要，否则的话，你每天所依赖的所有重要的 SaaS 数据可能会在眨眼之间消失。 它可能会永远消失。...然而，根据我的经验，如果他们做了，通常也是旧快照，是不完整的，要恢复所有数据可能需要几天，甚至几周。 这只是因为 SaaS 供应商以一种对自己来说有意义的方式将所有用户的数据集中在一起。...这可以确保所有远程和本地分支、标签和引用都被包括在内。 这种方法的优点是不依赖外部工具，惟一的成本是你的时间。 这种方法也有一些缺点。实际上，你不会得到一个完整的备份。...在我的职业生涯早期，我学到了一句老话：“这个世界上有两种人——一种是丢失数据的人，另一种是即将丢失数据的人”。 你不会想要成为其中的一种人。当然，如果真的发生了的话，请把他们送到我这儿来。
不同于网上其他文章或代码讲解，今天我们集中只关注实时绘制数据功能的实现。为了更精准学习该 pyqtgraph 模块功能，我们将参考官方给出的实例来边学边练。...今天我们主要关注实时绘制数据，找到左侧目录中的 "Scrolling plots"，单击右侧可以看到源码 ? 双击或者点击下方的 "Run Example" 便可展示运行效果： ? 特定截图： ?...实时绘制学习 结合着实例代码和演示效果，我们可以看到有如下不同实时展示模式： 模式1: 从 0 开始固定 x 轴数值范围，数据在该范围内向左移动展示 模式2: 数据带着 x 轴坐标一起向左移动展示 模式...[1:] self.data1[-1] = np.random.normal() # 数据填充到绘制曲线中 self.curve1.setData(self.data1...小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。...例如，我们有两个数据集，一个包含所有城市的边界，另一个包含所有的人口数据。通过空间连接，我们可以将这两个数据集合并成一个新的数据集，其中每个城市都会有相应的人口数据。...如果右侧GeoDataFrame中没有与左侧相交的几何体，则右侧数据中的所有列都将为null。...如果左侧GeoDataFrame中没有与右侧相交的几何体，则左侧数据中的所有列都将为null。...crosses：返回两个几何体相交但不相切的所有几何体。 overlaps：返回两个几何体部分重叠的所有几何体。 lsuffix：组合后左侧数据集中几何对象列的后缀，默认为left。
首先小编介绍R绘制的方法。...以上各参数为ggvenn()和geom_venn()绘图函数的共同参数，其他额外参数小伙伴们可自行查阅哈~ 接下来，我们结合实例进行解释说明哈~ 「样例一」:ggvenn()函数绘制 # 样例数据 a...# 生成样例数据 d <- tibble(value = c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13), `Set 1` = c(T, F,...「样例」： library(ggVennDiagram) # 样例数据 genes <- paste("gene",1:1000,sep="") set.seed(20210419) x <- list...venn2_unweighted from matplotlib_venn import venn3, venn3_circles import matplotlib.pyplot as plt # 样例数据
在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。...小试牛刀 我们先来尝试绘制一张简单的词云图，用到的Python当中的wordcloud模块来绘制， import jieba from wordcloud import WordCloud import...我们可以自己来构建，也可以直接使用别人已经构建好的停词表，这里小编采用的是后者，代码如下 stop_words = open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("\n") 下面便是绘制词云图的核心代码了...pyecharts 最后我们来看一下如何用Pyecharts模块来进行词云图的绘制，代码如下 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts...(title="基本示例")) ) c.render("1.html") output 出来的结果略显简单了，不过这里值得注意的是，pyecharts当中的WordCloud()方法传入的数据是指定的词语以及其出现的频次
在matplotlib中，使用boxplot命令绘制箱线图，boxplot绘图命令比一般的plot、scatter更为高级，他拥有改变子图布局并固定其格式的底层。 ...boxplot命令绘制的箱线图在默认时是Line2D绘制，简单来说，就是类似plot命令，所有图形由Line2D线条构成，而非polygon。...纯手工箱线图与boxplot快速箱线图命令 为了进一步理解箱线图的绘制，我们使用boxplot直接绘制箱线图，再使用纯手工的方式绘制一个箱线图。...当数据源为列表、一维数组时，boxplot默认将这个数据作为一组数据进行统计，例如： data_list=[0]*4+[1]*5+[2]*3+[6]+[7]+[8] ax.boxplot(data_list...箱线图的常见美化 在第二小节中我们已经尝试了手工打造一个箱线图，而matplotlib的boxplot命令与我们手工绘制的箱线图没有本质区别，只是进行了更高级的封装，将明面上的箱线图绘制过程转向后台
思路 根据业务需求，获取实际业务数据，借助itext库功能，将业务数据填充入提前制作好的PDF模板中 操作步骤 制作PDF模板:提前下载好Adobe Acrobat Pro DC 效果展示 准备PDF,...image.png image.png 准备表单 image.png image.png 设置字体 image.png 设置多行 image.png 模板表单标签 image.png 标签绑定具体业务数据
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