“ 1、爬取新闻保存为json文件，并将绘图所需数据保存至数据库 数据库表结构： ?...data=json.loads(content) with open('/Users/zhangyuchen/Desktop/latestTrends.json','w') as fp:#将所得的数据存储为...2、利用matplotlib库函数绘制图表 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pymysql...aRecover) plt.xticks(x,date,rotation=0) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Number') plt.show() 到此这篇关于利用python绘制数据曲线图的实现的文章就介绍到这了...,更多相关python 数据曲线图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
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。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...；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...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。
/对半小提琴图的方法。...(object = sce2, vars = c("celltype",gene,"group")) ) exprs$Proj <- "Seurat" 二 gghalves 绘图 1，绘制单一基因 首先绘制单个基因的对半小提琴图...，先提取单一分组的数据，然后使用 geom_half_violin函数进行绘制左半边 ，然后叠加右边的图，注意side='r' 参数 p <- ggplot() + geom_half_violin...2，批量绘制多个基因 当基因个数较多时，使用循环的方式无疑是一种很好的选择 # 创建空的图表列表 plot_list <- list() # 循环替换基因并创建半小提琴图层 for (gene in...需要前期使用reshape2的melt函数将提取的重点基因数据，分组数据和celltype数据 转为长数据，然后facet_grid函数添加细胞类型的分面。
云雨图介绍 我们使用r语言中ggplot2包绘制云雨图，云雨图可以看做是核密度估计曲线图、箱线图和抖动散点图的组合图表。...我们可以使用自定义的半小提琴函数geom_flat_volin()、箱型图函数geom_boxplot和抖动散点图函数geom_jitter()叠加实现。...2.代码复刻 2.1准备数据 这是我们本次数据部分截图 2.2打开Rstudio设置工作路径和导包并且导入数据 setwd('你的工作路径') #导包 library(ggplot2) #导入数据...filename = "图1.pdf",width = 15,height = 15,device = cairo_pdf,family = "Times New Roman") 3.总结 云雨图清晰完整并美观的展示了所有数据信息...，与海盗图相比，它显得没那么冗余；与小提琴图相比，它又在核密度估计曲线图的同时，加上了抖动散点图。
4、设置参数kind为kde，绘制密度曲线图 sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris, kind="kde", space=0, color...2、盒图(箱线图) 通常最大值和最小值检测数据集中的异常值 通过中位数判断数据集的偏态和尾重 ?...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill...2、根据星期(day)进行分组，绘制特征账单的小提琴图 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ?...8、回归图 1、使用lmplot()函数绘制数据的线性回归图 sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) ?
小提琴图（Violin Plot） 是一种用于展示和比较数据分布的可视化工具。...基本概念：小提琴图通常用于展示数值型数据的分布情况，它由两部分组成：中间的厚实区域表示数据的主体部分，类似于核密度图；两侧延伸出来的细长线条则代表数据的范围和密度，类似于箱形图的茎叶图。...整个图形看起来像一支小提琴，因此得名 “小提琴图”。 可视化原理：小提琴图通过展示数据分布的形状、集中趋势和离散程度，有助于比较不同类别之间的数据分布情况。...为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？ 现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。
别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表，它更专注于展示统计数据里的信息，因此，我们换个角度，从数据本身的分布和数据列之间的关系来看可视化。...sns.regplot(x,y,data)用于绘制散点+回归曲线图，默认包含置信区间，主要还是线性回归。...小提琴图比起箱线图，更好地利用宽度的变化来展现在同一个y处数据点的分布，绘制的形状像一个小提琴因此叫小提琴图(violin)。...同样的数据列，绘制为小提琴图效果如下： sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='violin') kind='point'绘制包含置信区间的点+折线图...(x="total_bill", y="tip", data=tips,kind="reg") 热力图可以展现一个矩阵类型的数据，用来展现x和y可能存在的某种模式，除了地理上的分布模式外，日历图是热力图的一个经典例子
数据分布图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图等。...其中，统计直方图最为简单和常见，又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般横轴表示数据类型，纵轴表示数据情况。...统计直方图的作用：1）能够显示各组的频数或数量分布情况；2）易于显示各组之间的频数或数量差别，通过直方图可以看出哪些数据比较集中或者孤立的数据分布。...，它是统计直方图的变种，使用平滑曲线绘制数据水平，从而得出更光滑的分布。...虽然在以上统计直方图中绘制了密度图，这里介绍另外一种绘制方法——利用seaborn库的distplot函数。
脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例 我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...如果要可视化多个分类变量的数据数据的时候，那么马赛克图(mosaic plot)、矩阵树状图 (treemaps)以及并行曲线图是很有用的可视化途径。具体的使用条件我们会在后面的几章进行讲解。 ?...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?...6 不确定性 误差棒用来表示某一类数据的可能的范围，我们可以在水平和垂直的方面来显示误差棒。 ? 为了获得比使用误差线或分级误差线更详细的可视化效果，我们可以可视化实际的置信。
（略有修改和补充，蓝色的字可点击跳转查看对应图形怎么在R中绘制） 原文如下 ： 首先从维基百科上搬出数据可视化的概念： 数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息...直方图用来表征一个数值型变量的分布，具体来说就是把这个连续型变量划分成多个区间，然后统计各个区间的频数。直方图横轴是数值型变量本身的值，纵轴是频数。 概率密度曲线图 ?...概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了，一般出现在数学教材中（比如正态分布……）。...它用来表征各个数值型变量的分布状况，每一条横线代表分位数，盒内部的横线代表中位数，点代表异常值。 小提琴图 ?...小提琴图 小提琴图本质与直方图一样，都是表征数值型变量的分布，每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围。 热力图 ?
此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...每个烛台符号沿着 X 轴上的时间刻度绘制，显示随着时间推移的交易活动。 但是，蜡烛图只能显示开盘价和收盘价之间的关系，而非两者之间所发生的事件，因此也无法用来解释交易波动的缘由。...50、流程图 流程图 (Flow Chart) 使用一系列相互连接的符号绘制出整个过程，从而解释复杂和/或抽象的过程、系统、概念或算法的运作模式。 不同符号代表不同意思，每种都具有各自的特定形状。...59、小提琴图 小提琴图 (Violin Plot) 结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...参考：pythonic生物人
本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3...图像参数还有许多，更多请参见官方手册：https://matplotlib.org/ 3.2.4 绘制图像 Matplotlib库可以绘制许多类型的图，这里以绘制曲线图为例。...使用plt.plot()方法可以绘制曲线图，语法结构如下： plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数说明： x：可选，表示X轴数据，类型为列表或数组...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
函数 plot( ) 函数 plot( ) 是一个泛型函数，对于不同类型的数据，它可以绘制出不同的图形。...例如，对于数值型数据，它可以绘制出散点图；对于分类数据，它可以绘制出箱线图；对于一些统计模型，它可以绘制出相应的图形，比如对于生存分析，它可以绘制出生存曲线。...直方图和密度曲线图一般用于探索分布，很少用于报告结果。函数 hist( )可用于绘制直方图。 数据集 anorexia 位于 MASS 包中，来自一项关于年轻女性厌食症患者体重变化的研究。...箱线图和小提琴图 箱线图（box plot）又称箱须图（box-whisker plot），常用于展示数据的大致分布特征，也用于探索异常值和离群点。函数 boxplot( )可用于绘制箱线图。...小提琴图（violin plot）可以看作是箱线图和密度图的结合。vioplot 包里的函数 vioplot( )可用于绘制小提琴图，使用前请先安装并加载该包。
小提琴图是通过使用密度曲线描述一组或多组的数值数据分布。每条曲线的宽度对应于各区域数据点的近似频率。...通常密度会随附一种叠加的图表类型，如箱形图，以提供一些其他的数据信息，即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数，中间点是中位数。 小提琴图可以用来观察数据的分布情况，也可用于比较多个组之间的分布。...ggstatsplot 首先向大家介绍一个小编最喜欢的小提琴图绘图方法ggstatsplot包里的ggbetweenstats，绘制的是箱式图和小提琴图的组合，而且自带统计分析。...，这个函数可以用来表示假设的正态分布和置信区间。...，小提琴图都是个不错的选择，而且简单易绘制，大家可以借鉴哦~
（略有修改和补充，蓝色的字可点击跳转查看对应图形怎么在R中绘制） 原文如下 ： 首先从维基百科上搬出数据可视化的概念： 数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息...概率密度曲线图 概率密度曲线图 概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。...小提琴图 小提琴图 小提琴图本质与直方图一样，都是表征数值型变量的分布，每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围。...地图 地图 地图用来可视化地理数据，这些数据一般由国家地理测绘部门提供，在一些网站上也能找到，常用的数据格式有shp、JSON、csv等。...地图的绘制原理是基于大量的散点，勾勒成曲线，再连接成多边形——其中每一块多代形代表一个地区，可以是国家、省、市、区县等。
前言 今天是我的可视化课程上线的第266天，目前学员431人，每篇原创公众号都会记录这个人数，用来督促和激励我的原创内容。...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！...ggpubr-一键绘制出版级论文配图 在和学员交流问题的时候，很多刚入门的同学都在咨询， 如何能让自己绘制的图形快速符合论文出版需求，而不是花费时间去设置图层属性？...的R语言可视化绘图工具包，它提供了一系列简单易用的函数，用于创建高质量的出版级别的统计图形。...ggpubr提供了一系列简单易用的函数，使用户能够快速创建各种常见的统计图形，如线图、散点图、柱状图、箱线图、直方图、小提琴图、QQ图、核密度图、热力图和配对图等。
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...可选： x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集，如果x和y不存在...如果是四分位数，则绘制分布的四分位数。如果point或stick， 则显示每个基础数据点。...使用None将绘制未经修饰的小提琴 split : bool 当使用带有两个级别的变量的色调嵌套时， 将split设置为True将为每个级别绘制一半小提琴。这样可以更容易比较分布。
如你所见，直方图上叠加核密度图，专业来说，核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。可以使用vioplot 中的vioplot()函数绘制它。...,names=,col=) 其中x1, x2, ...表绘制的一个或多个数值向量(将为每个向量绘制一幅小提琴图)。...根据每加仑英里数( 最低到最高) 数据 mtcars进行排序，结果保存为数据框 x。数 向量cyl被 转换为一个因子。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
fromH5=true#/ 数据可视化的定义 数据可视化(DataVisualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量...Excel能实现大部分二维图表的绘制与基础的数据处理与分析，具体可以参考学习《Excel数据之美:科学图表与商业图表绘制》。...数据分布型 数据分布型图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。...其中，统计直方图最为简单与常见，又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。...其中，折线图是用来显示时间序列变化趋势的标准方式，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
其中主要的函数是boxplot(x, data=)，这里x是一个公式，参数data=则代表提供绘图数据的数据框。...常用的公式是y~group,这里group是用来进行分组的变量，y是纵坐标的数据，这样便可以对分组变量绘制出箱线图了。...小提琴图 小提琴图融合了箱线图和核密度（kernel density）图的特征，可以使用“vioplot”包的vioplot()函数来绘制。...# 绘制小提琴图 library(vioplot) #加载包（加载之前需要先安装） x1 <- mtcars$mpg[mtcars$cyl==4] #提取气缸数为4的mpg数据 x2 <- mtcars...除此以外，“plotrix”包里的violin_plot()函数也可以用来绘制小提琴图，有兴趣的朋友可以自行学习。
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