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Stata | 解决 graph 中 x 轴刻度重叠问题

刚有朋友问我怎么调整 boxplot 中 x 轴标签，用上图重现了他的问题。换句话说，问题是如何解决 graph 中 x 轴重叠的问题。...分析思路 把图调整成水平（horizontal）； 将 x 轴刻度倾斜，避免重叠； 更改 x 轴的刻度显示区间，这可以通过定义 x 轴值的 label 实现。...方法二：将 x 轴标签倾斜 graph box y, over(year, label(angle(45))) ?...所以这里实际是“偷梁换柱”，将 x 轴刻度每隔 5 个单位换为空格，这样绘制出来的图就实现了肉眼不可见的空白。...我刚开始也顺着这个思路考虑是否能通过 SMCL 语句更改 x 轴刻度的倾斜角度，但 SMCL 似乎没有并不能实现文本倾斜。对绘图中可用的 SMCL 语句，可自行 help text 查看。

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Matplotlib绘图时x轴标签重叠的解决办法

在使用Matplotlib画图时，我遇到了一个尴尬的情况，那就是当x轴的标签名字很长的时候，在绘制图形时，发生了x轴标签互相重叠的情况。...在使用上述数据进行绘图的时候，就出现了本文一开始描述的问题，我们可以从柱状图看到，除了第1个x轴标签之外，后面4个都发生了重叠。...方法一：拉长画布 既然x轴标签是由于横向空间不足，导致发生了重叠，那么，我们只需要将图形的横向空间拉长即可，也就是设置一个更大的画布。...方法四：标签旋转 我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度，就可以让其不再发生重叠。...以上4种方法都是本人目前所能想到的，较为简单的解决办法，如果有更好的办法，也欢迎与本人进行交流。

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有重叠与无重叠序列之序列检测与序列产生

序列检测与序列产生是一对对称的设计，就像有微分就有积分一样。...序列检测分为有重叠检测和无重叠检测； 例如检测序列1101011，我们给出输入：110101101011，如果是无重叠检测，则只能检测到一个序列：1101011_01011; 如果是有重叠检测，则可以检测到两个这样的序列...同理，序列产生也可以分为有重叠序列的产生方法和无重叠序列的产生方法，序列产生的办法也可以用移位寄存器产生，也可以用状态机的方式来产生；这两种方法后面都是提到。...无重叠序列产生 移位寄存器实现 以产生序列1101011为例，我们产生产生的序列要是这个样子的1101011_1101011..............

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Seaborn 可视化

创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的  密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图）  计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。  ...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图  sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值 有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”   箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，小提琴图能显示与箱线图相同的值

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Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...不同的方法是使用函数 swarmplot()，它使用避免重叠点的算法将分类轴上的每个散点图点定位： 备注：道理上，即使抖动还是会有重叠的可能，所以这种方法可能更好 ?...高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...Seaborn 有两种显示此信息的主要方法，但重要的是，这些功能的基本 API 与上述相同。（未禾：这是多么令人愉悦的事情） 条形图 最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。...点图 pointplot() 函数提供了可视化相同信息的另一种风格。该函数还对另一轴的高度估计值进行编码，而不是显示一个完整的柱型，它只绘制点估计和置信区间。另外，点图连接相同 hue 类别的点。

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数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...7、不重叠散点图：swarmplot() # 7、不重叠散点图：swarmplot() ax1=sns.swarmplot(x="day", y="total_bill_dollar",hue="smoker...8、有个变量属性的重叠散点图：stripplot() # 8、有个变量属性的重叠散点图：stripplot() ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill_dollar

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

分布密度散点图-swarmplot（） 这个函数类似于stripplot()，但是对点进行了调整(只沿着分类轴)，这样它们就不会重叠。这更好地表示了值的分布，但它不能很好地扩展到大量的观测。...，使它们不重叠。...ax = sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点...随着数据集规模的增长，分类散点图所能提供的关于每个类别内值分布的信息变得有限。当这种情况发生时，有几种方法可以总结分布信息，以便在类别级别之间进行简单的比较。...Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要的是，这些函数的基本API与上面讨论的相同。

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...不同之处在于，这些点会重叠出现，这样有助于更好地表示值的分布情况。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....这里可以看出鸢尾数据集中花瓣长度与物种之间的关系。 好了，今天的分享到此就结束了～ Seaborn作为一个强大的可视化模块，在数据分析机器学习有很大的作用。

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什么叫真五轴？什么叫假五轴？与三轴有什么区别？

随着汽车行业大量兴起，五轴数控机床越来越多。但在目前的市场上，真五轴（有RTCP功能）机床很少，假五轴（只做分度功能）机床很多。什么叫真五轴、什么叫假五轴，与三轴有什么区别？下面说明如下。...真五轴就是有RTCP功能。能根据主轴的摆长及旋转台的机械坐标进行自动换算。在编制程序时，只需要考虑工件的坐标，不需要考虑主轴的摆长及旋转台的位置。...是否是真五轴，不是看五个轴是否联动，假五轴也可五轴联动。主轴要是有RTCP真五轴的算法。就是做分度加工，有ＲＴＣＰ功能的真五轴只要设置一个坐标系，只需要一次对刀设坐标。而假五轴则麻烦很多。...从图中我们可以看到，对于双转台假五轴，需要设置多次坐标，达到分度加工的目的。但如果是摆头式五轴，则分度加工也不可能完成，因为摆头五轴，在向下加工的时候，不是单独的Ｚ运动，是Ｚ与Ｘ或Ｙ一起运动。...此时的假五轴，编程将十分麻烦，调试更加困难，此时也不能使用三轴的Ｇ51偏移功能。

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Seaborn-让绘图变得有趣

另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...小提琴图 在与seaborn合作之前，经常在各种文章中看到这些看起来很怪异的情节，并且想知道它们是什么。然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。...sns.pairplot(dataset) Seaborn的情节图 上图包含大量信息，而且仅需一条命令即可获得。

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seaborn的介绍

与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。那个翻译是由seaborn自动完成的。这使用户可以专注于他们希望情节回答的问题。...在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?...结果是图形级功能需要控制它所处的图形，而轴级功能可以组合成一个更复杂的matplotlib图形，其他轴可能有也可能没有seaborn图： ?...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。...更多信息和有用的示例可以在这篇博客文章中找到，其中一位是熊猫开发者。 后续步骤 您可以选择下一步的选择。您可能首先想学习如何安装seaborn。

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美化Matplotlib的3个小技巧

它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...(df["Date"], df["Price"]) plt.show() 可以看到X轴的刻度重叠并且根本无法显示完整。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...以上就是3个Matplotlib可视化的小技巧，这些技巧肯定会帮助你创建信息更丰富、功能更强大的数据可视化图表。

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美化Matplotlib的3个小技巧

它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...(df["Date"], df["Price"]) plt.show() 可以看到X轴的刻度重叠并且根本无法显示完整。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...以上就是3个Matplotlib可视化的小技巧，这些技巧肯定会帮助你创建信息更丰富、功能更强大的数据可视化图表。 编辑：王菁 校对：林亦霖

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美化Matplotlib的3个小技巧

它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...(df["Date"], df["Price"]) plt.show() 可以看到X轴的刻度重叠并且根本无法显示完整。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...以上就是3个Matplotlib可视化的小技巧，这些技巧肯定会帮助你创建信息更丰富、功能更强大的数据可视化图表。

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可视化神器Seaborn的超全介绍

基本信息 Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。...图形样式与几个内置主题的简洁控制 选择调色板的工具，忠实地揭示您的数据模式 Seaborn的目标是使可视化成为探索和理解数据的核心部分。...两个数值变量(total_bill和tip)确定轴上每个点的位置，第三个变量(size)确定每个点的大小。一个分类变量将数据集分割成两个不同的轴(facet)，另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。...在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",

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关系（一）利用python绘制散点图

参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。...） plt.axvline(40, color='r'),plt.axhline(40, color='r') ax.set_title('添加注释信息') # 3、自定义图例 # 导入数据 data...每组表示一个染色体，每个点表示一个基因 # x轴为该点在染色体的位置，y轴值代表其P值的-log10，越高相关性越强 from pandas import DataFrame from scipy.stats...plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02,1), loc="upper left", borderaxespad=0) plt.show() 14 如何避免过度绘制造成的散点重叠...适当处理样本 # 当数据集较大时，绘制散点图容易出现重叠造成不可读 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy

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