最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点： 提供源码：代码都是基于jupyter notebook，附带一定的注释...，运行即可 数据齐全：大部分案例都有提供数据，部分案例使用内置数据集 数据统计分析 基于python和第三方库进行数据处理和分析，主要使用pandas、plotly、matplotlib等库，具体案例：...的3D图和统计相关图形的绘制和plotly_express的入门： (1) matplotlib的3D图形绘制 plt.style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure...1,2,3], ylim=(0, 8), yticks=np.arange(0, 9)) plt.show() 绘制栅格图： np.random.seed(...箱型图、小提琴图、经验累积分布图、旭日图等 机器学习 基于机器学习的Titanic生存预测 目标变量分析： 相关性分析： 基于树模型的特征重要性排序代码： f,ax=plt.subplots
大家好 最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点： 提供源码：代码都是基于jupyter notebook，附带一定的注释...，运行即可 数据齐全：大部分案例都有提供数据，部分案例使用内置数据集 数据统计分析 基于python和第三方库进行数据处理和分析，主要使用pandas、plotly、matplotlib等库，具体案例：...的3D图和统计相关图形的绘制和plotly_express的入门： (1) matplotlib的3D图形绘制 plt.style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure...1,2,3], ylim=(0, 8), yticks=np.arange(0, 9)) plt.show() 绘制栅格图： np.random.seed(...箱型图、小提琴图、经验累积分布图、旭日图等 机器学习 基于机器学习的Titanic生存预测 目标变量分析： 相关性分析： 基于树模型的特征重要性排序代码： f,ax=plt.subplots
本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充 ---- Python Matplotlib库：统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...vert 设置小提琴图方向是否是水平，默认值False。 widths 箱体的宽度，默认值0.5。...---- 6.尖峰栅格图 我们可以用eventplot()方法来绘制尖峰栅格图，常在神经科学中用于表示神经事件，也可用于显示多组离散事件的时间或位置，语法格式如下： plt.eventplot
的3D图和统计相关图形的绘制和plotly_express的入门： (1) matplotlib的3D图形绘制 plt.style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure...1,2,3], ylim=(0, 8), yticks=np.arange(0, 9)) plt.show() 绘制栅格图： np.random.seed(...plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(9,6), constrained_layout=True) # 默认栅格图...箱型图、小提琴图、经验累积分布图、旭日图等 机器学习 基于机器学习的Titanic生存预测 目标变量分析： 相关性分析： 基于树模型的特征重要性排序代码： f,ax=plt.subplots...，再进入下个i的循环中 print("\n") i = 1 # i初始值 while i <= 9: # 循环终止条件 j = 1 # j初始值 while j <=
只需几行代码即可生成直方图，条形图，饼图，散点图等。 Matplotlib库的名字来源于MATLAB，模仿MATLAB构建，语法也十分相似。...第二种是用一个3位数的整数，每一位分别代表网格的行数，列数 ，索引号。pos也是是位置参数。 第三种会用默认值创建一个子图。 第四种则以一个axes为参数，创建子图。...which：可选，可选值有 ‘major’、‘minor’ 和 ‘both’，默认为 ‘major’，表示应用更改的网格线。...除了常用的曲线图外，Matplotlib库还可以绘制许多其他种类的图： 函数 说明 plt.plot() 绘制折线图 plt.scatter() 绘制散点图 plt.bar() 绘制柱状图 plt.barh...plt.violinplot() 绘制小提琴图 plt.eventplot() 绘制尖峰栅格图 plt.hist2d() 绘制二维直方图/散点密度图 plt.hexbin() 绘制Hexbin散点图
积分图来源与发展 积分图是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。...膨胀介绍 膨胀操作是图像形态学两个最基本的操作之一，另外一个是腐蚀。主要应用在二值图像和灰度图像分析上，膨胀操作可以适当的根据结构元素的大小来扩张图像前景对象。对二值图像来说，看上去像似边缘增长一样。...基于积分图的形态学膨胀算法步骤 根据输入二值图像建立积分图 使用积分图索引查找结构元素重叠区块的像素总和，如果不为0 而且总和不等于窗口大小X255，则中心像素设为255 ，即膨胀 重复第二步实现对每个像素点做相同计算...从上面可以看出，基于积分图的方式，随着结构元素的变大，计算时间趋于一个常量时间值-C，而基于传统方式随着结构元素变大，时间消耗成几何级数增加。...充分证明了基于积分图方式二值膨胀操作是一种高效时间线性化的算法实现。
基于matplotlib的3维ERA5多层披萨图（温度） 数据：era5 nc格式 核心函数：ax.plot_surface 起步 实际上是上学期听学术报告看到类似的天气形势3D图，搜了挺多教程，效果差强人意吧...希望对你们有微小的帮助 倒车入库（导入必要库） In [1]: import xarray as xr import cmaps import itertools from mpl_toolkits.mplot3d...import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection, PolyCollection...contour: 'linewidth' from ipykernel import kernelapp as app 直角转弯与侧方位停车（图像相关设置） 小结 显示效果不佳就改改ax.view_init的参数...绘图速度较慢，可尝试减小绘图范围 目前还没解决地图显示不够美观的问题，标签什么自行美化吧
控制流图（CFG）以及表示成低维向量的block特征] 论文1提出了名为Gemini的基于图神经网络的算法，它的输入是两个二进制函数的pair，输出是这两个二进制函数的相似度得分。...另一方面，在二进制代码中节点的顺序是一个很重要的特征，而之前的模型没有设计特殊的算法提取这一特征。图3是函数"_freading"在不同平台x86-64和ARM上编译出的二进制代码的控制流图。...函数"_freading"在不同平台（x86-64和ARM）上编译出的控制流图以及对应的邻接矩阵] 模型 整体结构：模型的输入为二进制代码的控制流图，模型的整体结构如图4所示，包含semantic-aware...（所有block向量设为相同的值）再用MPNN训练。...这表明CNN模型可以从邻接矩阵中学到控制流图的节点顺序。 [图8. 控制流图pair示例] 结论 本文提出了一个新的模型，用于解决二进制代码分析的问题。
数据可视化：基于可视化包keplergl，用简单的代码即可在Jupyter Notebook上交互式地可视化展示数据。 轨迹处理：从轨迹数据GPS点生成轨迹线型，轨迹点增密、稀疏化等。...params的内容存储了栅格坐标系的原点坐标（slon、slat）、单个栅格的经纬度长宽 （deltalon、deltalat）、栅格的旋转角度（theta）、栅格的形状（method参数，其值可以是方形...完整的栅格处理方法体系如图4所示： ▲图4 TransBigData所提供的栅格处理体系 使用tbd.GPS_to_grid方法能够为每一个出租车GPS点生成，该方法会生成编号列LONCOL与 LATCOL...grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r') 结果如图5所示： ▲图5 数据栅格化的结果 对于一个正式的数据可视化图来说，我们还需要添加底图...8所示： ▲图8 tbd集计的栅格OD 添加地图底图，色条与比例尺指北针： # 创建图框import matplotlib.pyplot as pltfig =plt.figure(1,(8,8),dpi
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。 ...Part1绘图目标 基于 Python 的地理空间绘图目标实现以下效果（包含比例尺、指北针、经纬网、图例等）： Part2 绘图思路 制图流程图 Part3数据处理 本例以 ESA 2020 陆表覆盖河南省地物分类数据为例...，通过gma.rasp.AddColorTable 更新色彩映射表，形成三个与原始文件不同的副本栅格（仅配色不同）。..."地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif") # 3.根据模板栅格和定义更新——第三个副本 ## 将 副本 以及定义的色彩映射表更新到 副本 (...', '根据模板栅格和定义更新'] #### 为颜色值定义含义 ColorName = ['林地', '灌木', '草地', '耕地', '建筑', '裸地/稀疏植被区', '雪和冰', '开阔水域',
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...，如下： 使用 EarthPy 绘制栅格数据图层 from glob import glob import matplotlib.pyplot as plt import earthpy as et import...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...不用ArcGIS,我照样可以画出惊艳的地图... 比Matplotlib合并子图更方便！patchworklib让我告别PS拼图... Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定......不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画？！带你一行代码搞定.. 不是，这封面图这么多人问的吗？
〇，Matplotlib简介 Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库，其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。...通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式：面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。...一，Matplotlib中图像的结构 matplotlib图像中最重要的三个对象分别是 figure (画布)，ax (坐标系)，axis (坐标轴)。...ax可以设置子图的大小，标题，数据的呈现形式，线型，颜色等。axis又有label，tick等对象，可以设置坐标轴刻度，坐标轴标签，坐标轴标题等。 ? ? ?...（注：以上代码应当在同一个 Jupyter notebook的 cell中执行。） 效果图如下： ?
本文结合上一篇Matplotlib官方Cheat sheet与之前自己对Matplotlib的学习，「系统梳理了Matplotlib教程」。...每节内容配上了Matplotlib官网快速使用代码及部分章节个人详细实战代码。 ❞ 「博文速览」 ❝本文篇幅长「1.4W+字」，如果时间紧张，建议只看标有「star」的部分。...plot【直方图】 star14、violin plot【小提琴图】 15、barbs plot【风羽图】 16、even plot【栅格图】 17、hexbin plot...16、even plot【栅格图】 官网教程：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.eventplot.html 快速教程： 神经生物学中常用...文本属性：字体|字号|磅值 ?
图1-1 矢量图与栅格图 矢量图形是计算机图形学中用点、直线或者多边形等基于数学方程的几何图元表示图像。...栅格图的每个像素都分配有特定的位置和颜色值。每个像素的颜色信息由RGB组合或者灰度值表示。 根据位深度，可将栅格图分为1、4、8、16、24及32位图像等。...位深度也叫做色彩深度或者色彩位数，即栅格图中要用多少个二进制位来表示每个点的颜色，色彩深度越高，每个像素点可用的颜色就越多。色彩深度是用“n位颜色”（n-bit colour）来说明的。...若色彩深度是n位，即有2^n种颜色选择，而储存每像素所用的位数就是n。例如，位深度为 1 的像素栅格图只有两个可能的值（黑色和白色），所以又称为二值栅格图。...再基于此特征的前提下，我们应该怎样改善栅格图的文件大小以获得更快的加载速度呢？ 在第一小节中，我们简单介绍了”色彩深度“，所以一个简单的策略是我们可以通过调整图像的色彩深度来降低图像文件的大小。
可以传递 list 给 Basemap实例进行，而且坐标转换是一次完成的 scatter 方法的格式选项和 plot 是相同的 绘制栅格数据 主要有两种方法绘制栅格，contour/contourf 绘制等值线或填充等值线图...，pcolor/pcolormesh 绘制伪彩色图。...使用和栅格文件相同的数据范围创建地图 绘图之前，有两个矩阵必须创建。...data 数组的极端值表示 color scale 的极端值 2）列表中的值对应每一层。...计算地图上点的位置 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt # 投影方式可以更改 map =
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 温馨提示 本文镜像 ：气象分析3.9 由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据若没有成功加载可视化图...您可以使用 EarthPy ''hist（）'' 探索数据中找到的值范围 功能。...您是否注意到任何可能影响拉伸的极端值 的图像？...In [18]: ep.hist(array) plt.show() 如何掩码 ''es.stack（）'' 可以处理栅格中的 ''nodata'' 值。...这将遮罩包含的每个像素 指定的“nodata”值。输出将是一个 numpy 掩码数组。
matplotlib允许我们将一个figure通过栅格系统划分成不同的格子，然后在格子中画图，这样就可以在一个figure中画多个图了。这里的每个格子有两个名称：Axes和subplot。...如果我们只想在figure上画一幅图，就有两种方法： axes = fig.subplots(1,1) or axes = fig.subplots() 此时得到的axes是就是一个AxesSubplot...如果大家观察仔细，会看到里面有3个值，它们确定了subplot在figure中的位置。...第三个值是subplot的宽和高。 figure中还有一个方法：add_subplot。其目的也是将figure划分成栅格，并获取其中某一个。...两种不同的网格划分产生了重叠。这再次体现了matplotlib的灵活性。 最佳的实践是：在开始时就将figure的网格划分好，并不再改变。
修改普通的三维图固定设置 在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片： 明显，无论是刻度标记...假定使用FNL的再分析资料，精度为1×1。取出相对湿度的值进行剖面与平面图的绘制，并裁剪数据的轮廓。...由于我们使用的是pcolormesh函数，所以所有的栅格类数据都可以这样进行剖面可视化，经过与平面出图对比，应该是没有多大问题的。...plot_surface是一个通过拼接polygon来实现立体可视化效果，具体可见李开元老师绘制的一张假相当位温图： 具体来说，与contourf函数类似，x,y负责经纬定位，z值不仅负责垂直定位，还负责给曲面上色...上述两种栅格化，具体有什么用，目前视觉效果最好的就是这一种： 在三维图中实现contourf可视化 我们之前曾经推送过如何进行contourf的三维可视化，但是有一定的问题，小值区的色块总是会被遮盖，
它提供以下功能（不限于此）： (1)快速高效的多维数组对象ndarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具...3 Matplotlib ? Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。...通过 Matplotlib，仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。...举个栗子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴对应的值 x = np.linspace(0, 5, 100) # 画图，并设置线形和颜色...("First Figure") # 设置栅格 plt.grid(True) # 设置坐标范围 plt.xlim(0, 3) plt.ylim(0, 7) # 在指定坐标处标注文字 plt.text(1,4
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