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篇| Matplotlib和(三)

处理、分析和已经成为Python近年来最为重要应用领域之一,其中是将呈现为漂亮统计图表,然后进一步发现中包含规律以及隐藏信息。 Matplotlib就是Python绘图库中佼佼者,它包含了大量工具,你以使用这些工具创建各种图形(包括散点图、折线图、直方图、饼图、雷达图等),Python计算社区也经常使用它来完成工作 NumPy是一个运行速度非常快库,主要用于组计算。它以让你在Python中使用向量和矩阵,以及许多用C语言实现底层函。 如果想通过Python或者机器习相关内容,那么就得先会使用NumPy。 绘制直方图 我们以通过NumPyrandom模块normal函来生成正态分布采样,其中三个参分别表示期望、标准差和样本量,然后绘制成直方图,代码如下所示。

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通识第八讲:

频内容 是什么 下面这四组是由统计家Francis Anscombe在1973年精心构建。大家直观地看这四组,能否看出什么规律呢? 事实上人类从外界获取信息,其中83%来自于觉,由此也反映了重要性。 那么是什么呢?它事实上是一种映射,将客观世界信息映射为易于被人类所感知觉模式。 通过以帮助人们探索、解释隐藏在背后信息;同时技术也在保障信息传递同时来寻求之美。因此以说既是一门,也是一门艺术。 经典作品 下图是著名南丁格尔玫瑰图。南丁格尔是最早护理提出者,现在很多护士就职前宣誓,也被称作南丁格尔誓言。南丁格尔除了是一名护士以外,她也是一名著名统计家。 通识系列 通识第一讲: 通识第二讲: 通识第三讲:应用 通识第四讲:采集 通识第五讲:管理 通识第六讲:治理

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    1996-2018 | 50人·陈为

    幸运是,CAD&CG实验室是中国最早开始研究单位之一,当时实验室元老石教英教授正在浙大开设“计算相关课程,这是陈为“启蒙课,“当时对,就有那么一点概念了 1987 年,在美国国家基金会召开计算研讨会”中,会议首次正式提出“计算”(Visualization in Scientific Computing)概念,主要使用技术研究自然领域建模 ▍消失十年 “在德国念联合培养博士时候 ,我开始接触到医。”陈为早期工作,主要集中在医领域。 陈为团队从2011年起在浙大为本生开设课程和暑期校,每年都有以百计生能够近距离领略魅力。 2013年对于陈为来说是一个有特殊意义年份。 陈为这本书后来被当作国内研究必读书目,成为很多研和教普读物。 2013年之后,陈为领导VAG小组开始发力,他们论文几乎每年都会出现在IEEE VIS会议中。

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    】反思十年工具未来

    在这篇博文中,我总结了这篇研究论文几个关键要点,并分享了我对它发现如何帮助我们为构建下一代工具想法。 什么是? 事实证明,对不同人来说是不同东西。 什么是工作? 将工作提炼成四个高阶(准备、分析、部署和通信)和 14 个低阶过程。红色标出过程是主要使用过程,但这并不排除它在工作其他方面使用。 使用红色笔划轮廓,我们还强调了已经在工作中发挥重要作用特定领域。在我们研究文章中,我们提供了这些过程详细定义和示例。 谁是工作者? 这将如何改变我们构建分析工具方式? 当然,最重要考虑是我们对定义以及我们工作和工作者框架如何帮助我们构建更好工具。 我得出一个令人担忧结论是,现有工具只专注于机器习模型,并且缺乏支持工作其他关键方面工具,例如准备、部署或通信。

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    艺术 Teradata作品集

    近日,在Teradata大峰会上展出了由Teradata家及顾问提供一系列分析艺术”分析展,继阿姆斯特丹Teradata Universe后,中国是全球范围内第二次展出国家 这些美轮美奂图画让参观者感叹分析竟然如此之美。 艺术 本次“分析艺术”展览展出了20幅分析图片,它们来自世界各地Teradata家及顾问为各行各业真实分析。 这个显示了所有正当保险索赔和欺诈保险索赔之间联系。 风暴之眼 ? 这幅图作者是:Christopher Hillman,Teradata高级分析团队首席家。 这幅图作者是:Christopher Hillman,Teradata高级分析团队首席家。 我们把在美国执行临床药物试验收集到结果资料成图表。 这幅画作者是Alexander Heidl-Teradata跨行业客户经理。 “叶子”融合了现实生活中图像与生动展示了未来分析方向。

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    IPython 笔记本 8.3 Matplotlib

    8.3 Matplotlib 原文:Visualization with Matplotlib 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 手册》(Python 我们现在将深入研究M atplotlib 包,以便在 Python 中进行。Matplotlib 是一个基于 NumPy 多平台库,旨在兼容更广泛 SciPy 技术栈。 当它被用作太空望远镜研究所(哈勃望远镜背后人)选择绘图包时,它得到了早期赞助,该研究所在财务上支持了 Matplotlib 开发,并极大地扩展了它能力。 出于这个原因,我相信 Matplotlib 本身,仍将是技术栈重要组件,即使新工具意味着社区逐渐不再使用 Matplotlib API。 如何展示你绘图 你看不到并没什么用,但是你查看 Matplotlib 绘图方式取决于上下文。

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    | SDTF线上3D地球动态产品,呈现大气

    这次上线是一个以实现3D地球动态网页,该网页旨在以创建3D交互式地球方式,呈现大气相关。 本3D工具适用于从SDTF网站下载产品文件,也用于显示用户,只需保持格式和分辨率一致,网页中【说明】内有供下载示例文件,快来试试吧! 纬向、经向量之比为2:1; 第二步-选择与所选文件相匹配网格分辨率 第三步-输入缺失值填充值并确认 示例文件为-999;若文件无缺失值,或默认填充值为空,直接点击【确认】即。 更改色标及其样式 以根个人需求,在更改色标及其样式后,再次点击【创建实例!】,即创建对应新实例。 3. 查看不同颜色对应以点击右侧色条,查看不同颜色对应值。 关于色标【默认】样式,其两端颜色分别对应上传所有1分位、99分位。 2. 选择高网格分辨率,实例创建速度能稍慢,请耐心等待。 3.

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    | 2019中国最好排名

    弄清楚排名方法后,自然是先使用我们好朋友网络爬虫,帮我们将最好大最近三年排名情况爬取下来,方便将。 首先给出是今年上排行榜最多十所高校, ? 上榜要求是该在全国排名进入前50%, 50%这个比例相对来说比较中庸,10%以说是全国领先,我们来看看拥有排名进入前10%量最多高校。 ? 我们以看到,浙江大、北京大、清华大、上海交通大、复旦大名列前茅,拥有相当大实力出色,而这五所大也是公认Top 5 。 能大家又会说10%也只是比较优秀,不够顶尖。 上图是拥有第一量大于等于2个校集合。 前面都是总体排名,咱们更关注当然是 计算机与技术 这门。根近三年,我发现有 74.1% 高校连续三年都在排行榜中。 而河北工业大,常州大,河南技大,烟台大这四所高校则是第一次进入计算机榜单。 ? 统计了近三年,下面这十所大是平均得分最高十所。

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    IPython 笔记本 8.6 误差

    8.6 误差 原文:Visualizing Errors 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 手册》(Python Data Science Handbook 对于任何测量,误差准确计算几乎与字本身准确报告一样重要,甚至更重要。例如,假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常,即宇宙膨胀率局部测量值。 在和结果中,有效地显示这些误差,以使图表传达更完整信息。 我们现在不会深入研究高斯过程回归细节,而是专注于如何这种连续误差测量: from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess # 定义模型并绘制一些 最后,如果这和你品味相比,看起来有点太低了,请参考“与 Seaborn”,其中我们讨论了 Seaborn 包,它有更简 API,用于这种类型 连续误差栏。

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    系列:plotly入门介绍

    导读 在入道岗位之初,曾系列写过多个工具包入门教程,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等,这些也构成了自己当初核心工具栈。 在这5个工具包中,用于绘图有2.5个(Pandas以算0.5个),占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效有关,谓乐此不疲。 时隔一年有余,在不断接触了Plotly这个新贵之后,近期终于正式习了一下这个包使用、特性及优劣,并稍作整理、以资后鉴,遂成此文! plotly绘图简洁高效交互,值得一试! 基于上述丰富内心活动之后,我选择了plotly,并最终决定系统习和试手一下。 02 plotly能干什么 plotly作为一个库,当然是能用来画图了,而且是多种丰富样式图。 看下官网直接给出图表demo吧: 统计和图表系列 金融和地理图表系列 AI系列 更多图表类型以查看官网,简而言之,plotly功能还是齐全且强大

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    IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn

    8.17 使用 Seaborn 原文:Visualization with Seaborn 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 手册》(Python Matplotlib 证明是一种非常有用和流行工具,但即使狂热用户也会承认它经常会有很多不足之处。 为了来自 PandasDataFrame,你必须提取每个Series``并经常将它们连接成正确格式。 如果有一个绘图库以智能地在绘图中使用DataFrame标签会更好。 直方图,KDE,和密度 通常在统计中,你只需要绘制直方图和变量联合分布。 distplot组合: sns.distplot(data['x']) sns.distplot(data['y']); 如果我们将完整二维集传递给kdeplot,我们将获得二维

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    今天聊聊。 在分析中,是一道很重要工序,毕竟人都是觉动物,要想以最直观最震撼地方式,向不同知识背景观众老爷展示我分析结果,是最佳也几乎是唯一选择。 机器习也一样。虽说模型不相信觉,但毕竟人工智能人工智能,有多少人工才能有多少智能,探索差不多就成了不缺少重要工序,这时就很重要了。 不过,“”听着好像很酷很复杂,实现挺简单。 () 虽然内置了Api,不过还是要在线获取都在data里,不过是numpy.ndarray,要先要做一些处理,转为DataFrame类型: dataset = pd.DataFrame(dataset.data) DataFrame是以直接

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    原创 | 实战:R环境下Echart8种

    总结一下2016年5月29日家训练营R语言课程中Echart习成果,也把上课用Echart图表及脚步代码和大家分享。先讲下大概内容,方便大家上手~ ? ECHART 安装(R-3.3.0测试用)3/3 install.packages('devtools') library(devtools) install_github('yihui/recharts #集说明:汽车贷款违约 #使用变量N:值变量/T:因变量 ##[N]fico_score信用评分 ##[N]purch_price 汽车价格 ##[N]loan_amt 贷款金额 ##[ 气泡图 #集说明:中国各省人口GDP和人均寿命 #使用变量N:值变量 #Prov:省份 #GDP:GDP #LIFE:平均寿命 #POPULATION:人口 #读取 China=read.csv 动态图链接: http://localhost:31357/session/viewhtmlcfc781586d/index.html 4.柱状图 library(reshape2) #描述:某妆品公司

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    分析与领域最常用五个库

    领域最常用五个库 Numpy 地位 基础库(类似 线代) 基于c语言实现 免费 ? Scipy 基于Numpy,有点高级,一般用不到 ? Scikit-learn TensorFlow是谷歌开源 ?

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    开源库Magicodes.ECharts使用教程

    目前定义了以下内容: DataZoom(区域缩放) DataZoomInside(内置型区域缩放组件) DataZoomSlider(滑动条型区域缩放组件) Grid(直角坐标系内绘图网格 因EChart许多属性配置均以支持不同类型和对象,Magicodes.Echarts特对此进行了封装,以进行约束。 编写动态图表 有时候,我们希望图表能够即时进行刷新并动态变,那么使用Magicodes.EChartsJs就比较简单了,如下面Demo: <script> $(function () { ,会自动从Demo1切换为Demo2图表,在实际应用中,您以通过Url传参或者按照自身业务来动态加载图表。 由上面代码得知,Magicodes.EChartsJs组件ajaxUrl参不仅仅支持字符串,还支持绑定ko器,如果图表需要即时刷新,只需要给监器赋值就以了,当值产生变时,图表会自动刷新,

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    习路线

    (*图中chinaviz应为chinavis) 设计 首先是设计。设计是指过程中表达方式,是我们最终设计软件灵魂。然而这个灵魂不能一开始就得到。 摸索试错:尝试用依赖自己想法,使用商业软件展示规律。从而帮助形成设计方案。 实践检验:把最后实现分析软件,套用真实进行检验,确保其有用性。 技术实现 为了支撑以上设计与分析,还需要生掌握一些基础技术。 此外,所有同都要习前端编程知识,具体说就是要掌握百度echarts类库实现一般图例方法,和使用D3js类库实现自定义图例方法。 故而最好在习过程中每周总结一篇博客,要求有图有真相。内容以是最近软件或JS库使用方法总结、技术开发总结、分析说明、设计案例总结等等。

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    比投篮小例子

    作为一名喜欢篮球python初者,一直在寻找利用python分析NBA比赛案例,希望以通过重复这些案例提高自己python编程水平,毕竟将相对比较无聊代码和自己兴趣结合起来,以使习过程显得不再那么单调 原文地址 How to Create NBA Shot Charts in Python;原文主要内容是通过手段展示哈登2014-2015赛季投篮。 但是第一部分通过爬虫获取过程自己还不是很理解,没有能够获得原文使用集。 稍显遗憾之际想到了自己之前重复过一个kaggle案例 Kobe Brant Shot Selection —— 投篮选择。集完全匹配,遂用投篮来重复原文。 Court_1.jpg 第二部分:篮球场结合投篮 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt shot_df = pd.read_csv

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    正确操作方法

    ,是一种用来将复杂信息清晰表述出来强大有力工具。通过信息,我们大脑以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息理解。但是如果不正确,它能弊大于利。 错误图表以减少信息,或者更糟是,完全背道而驰!这就是完美极其依赖设计原因。 这里有10个案例,包括你能犯错误和快速修复补救方法。 所以,记得将类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.模糊不清 确保没有丢失或被设计。例如,使用标准面积图时,以添加透明度,确保读者以看到所有。 ? 错误5.让读者自己解读 设计师应该使图表尽能轻松地帮助读者理解。例如,在散点图中添加趋势线来强调趋势。 ? 错误6.扭曲 确保所有方式是准确。 错误9.很难比较 比较是展示差异好法子,但是如果你读者不容易看出差别话,那么你比较就毫无意义。确保所有都是呈现在读者面前,选择最合适比较方法。 ?

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