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。
掌握常用的Excel图表操作技巧，不仅能提高创建和编辑图表的效率，还可以使图表更美观、专业，获得他人的青睐。
今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线，还是先上几幅不同配色的图来看一下：
在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。平滑的程度由参数控制，通常在0和1之间的范围内。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
2.柱状图的常见效果标记:最大值\最小值 markPointseries: [{ ...... markPoint: { data: [{ type: 'max', name: '最大值' }, { type: 'min', name: '最小值' }] }}]平均值 markLineseries: [{ ......markLine: { data: [{ type: 'average', name: '平均值'
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
视频共11个小时，核心除了PPT软件使用技巧，还包括审美和设计技巧。 一共33节，笔记一记录1-17节，笔记二记录18-33节 18-22节 排版，取色，表格和条形图 排版四原则》对齐，对比，靠近，重复 图片 PPT版面的核心套路：版面框架，如下对比 图片 PPT的配色不要超过4种，主题色两种，辅助色两种 取色器如下 图片 商业级表格哪里找？去找麦肯锡中国，第一财经，国双数据报告 表格三步》1.标题行用主题色，2.内容行颜色交替。3内框线虚化，外框线加粗 图片 条形图与柱状图注意配色 图片 优秀的取色网站例
AI用于操纵人们的视频时，是一种非常有力的工具。面部交换deepfake是最明显的例子，最新的deepfake是为跳舞而生的，它使用AI来读取某人的舞蹈动作并将其复制到目标身体上。
有时候，在用图表表现数据时，给图表添加一些元素可能会显得更清晰。例如，在比较预算和实际情况时，可以添加一些趋势数据，并在图表中呈现。如下图1所示。
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。
添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。 facet_wrap（）的第一个参数应该是一个公式，你用〜后跟一个变量名创建（这里“formula”是R中数据结构的名称，而不是“equation”的同义词）。 传递给facet_wrap（）的变量应该是离散的。
曲线图的应用场景初中数学书里都写了，我就不多说了，这期我们通过《穹顶之下》里的一个关于减煤曲线的案例来探讨折线图的美化。
笔 setFlags 含义：这是一个标志，必须写在画的图形生成之前 用法： ①Paint paint = new Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); ②Paint paint = new Paint(); paint.setFlags(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); 分类 功能 Paint.ANTI_ALIAS_FLAG 抗锯齿标志 Paint.FILTER_BITMAP_FLAG 使位图过滤的位掩码标志 Paint.DITHER_FLAG 使位图进行有利的抖
今天给大家推荐一个专门用于不确定性可视化的绘图工具-R，可以方便的绘制一些统计图表的相关指标。详细介绍如下：
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使用 scipy 库中的 interpolate 中的 interp1d. 平滑前，
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
现代浏览器探秘(part1)：架构 现代浏览器探秘(part2)：导航 现代浏览器探秘(part3)：渲染
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/
Python的matplotlib和seaborn是非常好用的绘图库。但它们创建的都是静态图像，难以通过动态、美观的方式描述数据值的变化。如果你的下一次演示或者下一篇博客文章，能用动态图形展示数据的发展，该有多好？更妙的是，你可以继续使用matplotlib、seaborn或者其他你喜欢用的库。
新年的第一篇推文，一直打算写一点什么，小编辗转反侧、思来想去，发现编程中的小技巧已经写了八篇，如果在写一篇，那便是第九篇，与2019年的9有遥相呼应之势！好像做为新年的第一篇是一件很吉祥的事情。于是，在着实没什么内容想写的情况之下，今天小编打算分享一点编程中的小技巧。
您可以瞬间将纸上的艺术变为数码形式。只要使用您的设备上的照相机，Scan Sketch就可以导入您在透明背景上的线条艺术，让它变得更易于上墨和着色。 SketchBook可以在您的所有设备上使用，无论您身在何处都可以订阅它，以保护您的创意与艺术。 捕捉灵感时刻，随时记录您的创意。因为最好的创意是您没有忘记记录的创意。 在数码空间中使用熟悉的工具，如铅笔、墨水、马克笔以及超过190种可定制的画刷，可以组合各种质感和形状。另外，SketchBook还提供了专插画师们挚爱的Copic® Color Library。 当您需要的时候，您可以使用传统的直尺和椭圆形尺来画出精准的线条。此外，您还可以享受神奇的辅助功能，如拥有16个象限区的辐射对称和能够平滑线条并矫正形状的笔触预测。我们会为您保密。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
Scipy 的图像处理模块提供了许多功能，用于读取、处理和分析图像。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的图像处理功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
对数据进行平滑处理的方法有很多种，具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法：
https://towardsdatascience.com/how-to-create-animated-graphs-in-python-bb619cc2dec1
乍一看，似乎可以使用圆环图来实现，然而仔细看一下上述图的两端，圆环图达不到这样的效果。
打开一个新工作簿，至少包含有三个工作表，其名称分别为：Control，Data和Reports。
在用python绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：
散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。
obedit 是一个 Flash 版本的富文本编辑器，并且它使用 PHP 来保存，读取和其他一些服务器相关的功能。它有所有文本编辑功能如：
Autodesk SketchBook Pro 2021的用户界面更加精致，可以最大化每个设备的绘图空间，软件上清爽干净，用户界面友好，所有这些，都是美好的开始。有了它，用户可以尽情地挥动自己的笔触，超多的绘图工具在软件中，可以让用户更自由的发挥自己的想象空间，是每一个绘画设计爱好者必备的软件。该软件大胆地使用了具有一亿像素画布的绘画引擎，并能为用户提供比传统视角更大的视觉享受，得体、得体，成为每一个专业人士不可或缺的依靠。使用 AutodeskSketchBook Pro 2021，你可以尽情在各种设备上作画，无论你去哪里，它都能为你的创意保驾护航！
本文转载自外网，作者为《经济学人》杂志的记者Sarah leo，中文由苏有熊译校。
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
# 来源：NumPy Beginner's Guide 2e ch4 交易相关偶对 import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot from matplotlib.pyplot import show # 读入 BHP 的收盘价 bhp = np.loadtxt('BHP.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True) # 计算 BHP 的简单收益 bhp_returns = np.dif
做网页都知道，只要知道DIV+CSS就可以做出绝大部分的效果，但是也是有部分标签也是很有用的，但不常用。
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
二.字符组-- [] 写在中括号中的内容,都出现在下面的某一个字符的位置上都是符合规则的
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。
泰勒公式，也称泰勒展开式。是用一个函数在某点的信息，描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下，泰勒公式可以利用这些导数值来做系数，构建一个多项式近似函数，求得在这一点的邻域中的值。
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
在我github上follow，like，fork会支持我给lazy database做出更多的极简功能（比如heatmap，3d地形图等等）。
《Goland 这些实操技巧，你可能还不会！》介绍了日常开发中一些比较好用的技巧。本篇文章继续介绍一些其他比较好用的技巧。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
经济学人杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也自成一派。绝妙的颜色搭配，风格鲜明的图表总能让读者过目不忘。
这里原理推荐我以前C++图像处理的文章，如下：https://blog.csdn.net/column/details/eastmount-mfc.html
但实际上我们说的不是这个叫贝克汉姆的英国男人，而是另外一个人，就是下面这个叫“皮埃尔·贝塞尔”（Pierre Bézier）的法国男人：
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