上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
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)。
1.使用Satpy读取TROPOMI数据;2.讨论使用pcolormesh和imshow画图的区别和注意事项。
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆,展示了这些圆是如何适应投影的(即,在不同的位置出现了球面相同的曲率)。通常,不同的位置会出现不同的扭曲度。
添加一个经度值到经度数组中,并且添加一列值到数据数组中。当数据覆盖全部经度时,非常有利于添加缺省值。
plt.pcolormesh(x1,x2,grid_hat,cmap=cm_light) 报警告 MatplotlibDeprecationWarning: shading=‘flat’ when X and Y have the same dimensions as C is deprecated since 3.3. Either specify the corners of the quadrilaterals with X and Y, or pass shading=‘auto’, ‘neare
在前面推送中我们提到了通过collection功能而在3D地图中添加地图的方法,也短暂提到了栅格与填色两种图形样式的降维方法。但是从matplotlib这两个函数的底层有一定的局限性,比如下面这两张图的侧面填色就无法绘出:
在概率论和统计学中,Bayes’ theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示\eqref{eq:Bayes_theorem}:
此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值,但是这些库基本完全是用Python编写,其性能无法满足需求。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后,有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程,这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列,具体为真实值和使用三个模型计算的预测值)。
https://nbviewer.jupyter.org/github/matplotlib/AnatomyOfMatplotlib/blob/master/AnatomyOfMatplotlib-Part2-Plotting_Methods_Overview.ipynb
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。
风险平价是构建多样化和均衡投资组合十分流行选择。众所周知,大多数资产类别的未来表现很难预测。 通过仅使用资产的风险特征和相关矩阵构建投资组合,风险平价方法克服了这一缺点。Lohre、Rother和Schafer三位作者在经典风险平价基础上,提出了分层风险平价。他们的方法是:
利用支持向量机来分类鸢尾花 from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_type(s): it = {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-ver
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN,即K近邻法(k-nearst neighbors),所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是,在一个含未知样本的空间,可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeigh
利用python中的cartopy、wrf-python等库,绘制wrf中的土地利用类型。主要使用了pcolormesh函数进行绘制,绘制效果如下:
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:
在本文中,我们将建立一个机基于标普500指数夏普与相关矩阵的数据集,展示不同的场景。这是一个包含3类100×100相关矩阵的数据集:
Matplotlib 是一个 Python 绘图库,可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
cnmaps经过很多小伙伴的反馈和协作开发,目前更新了一个小版本到1.1。增加了一些新的功能,同时做了一些优化,下面我们快速看一下都有哪些变化。
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
上面这个图是动物神经的解刨图,由于神经仅有兴奋与抑制两种状态,这与计算机仅有“0” “1”两种状态相吻合,这也就是神经网络可以应用于计算机的原因。神经网络的发展历史如下:
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图:
是不是被matplotlib繁琐绘图属性设置搞得一脸懵?是不是因常常记不住某一个图层设置函数而被迫看又长又枯燥的API文档?又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性?最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握??此外,还有好多无奈和吐槽,我不知道你们是不是这样?反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘制图表时最大的感触了,当然,本期推文不是来吐槽的,是来为大家提供好的解决方法的。下面就介绍下今天的主角-- ProPlot。说真的!当我刚开始发现这个包时:“嗯?不错,logo和matplotlib很像”,可是,当我在熟悉大多数和经常使用matplotlib绘图时,回来再看这个工具包时:“我ri,真香!!我之前干了啥?赶快用起来!”。总之一句话,如果上期推文 因为配图,SCI多次返修!?因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话,那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求,当然,也是符合出版需求的配图,主要内容如下:
sklearn(scikit-learn)是一个非常优秀的Python库,它封装了机器学习中常用的算法,包括监督学习、非监督学习等。它有以下几个特点:
逻辑回归(Logistic Regression) 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,常用于二分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强而受到广泛应用。二分类(也称为逻辑分类)是常见的分类方法,是将一批样本或数据划分到两个类别,例如一次考试,根据成绩可以分为及格、不及格两个类别,如下表所示:
scikit-learn提供了MLPClassifier()和MLPRegression()两个类,分别用于神经网络分类和回归任务。 多层感知器(MLP) 的监督学习算法,通过在数据集特征 X = {x1, x2, …, xm} 和标签y上训练来学习函数:MLPClassifier():
在matplotlib和cartopy中,其常见的绘图命令,若是带有颜色映射的collection(s)类,则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
@toc Parselmouth Parselmouth$ pip install praat-parselmouth画图import parselmouth import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd def draw_spectrogram(spectrogram, dynamic_range=70): X, Y = spectrogram.x_gr
(1) reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值,从而代替平均值
EM 算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。基本思想是首先随机取一个值去初始化待估计的参数值,然后不断迭代寻找更优的参数使得其似然函数比原来的似然函数大。
Flow 通过多层可逆映射的精巧变换实现分布之间的转换,通过这种方式拟合复杂的分布;
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
这就是所谓的过拟合,当深度越深,分的次数越多,训练集的错误率还ok,但是在测试集就完了。
承接上一篇有关如何处理数据的文章,这一篇,我们来一次实战,让大家感受一下这个过程。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
那么,小明已经告知他不来我家,下暴雨的概率P(A|B) = 90%*60%/80%=67.5%
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
在matplotlib中,所有plot都存在与Figure对象中,需要先利用matplotlib.pyplot.Figure()创建一个实例(记为fig),实例的方法有:
SVM的推导过程的基本是对线性可分的样本空间的推导,后面的核函数是对线性不可分样本空间的推广,而松弛变量的引进是为了解决噪声(Outliers,异常值)的问题。所以这片文章着重对线性可分情形进行公式推导,后面有空闲时间在对核函数和松弛变量部分进行公式推导的补充。
以下是使用scikit learn预测、做出决策边界并画出ROC曲线的一个示例,以鸢尾花数据集为例。
sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=20
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